人脸识别技术的现状和发展趋势
《2024年基于深度学习的人脸识别方法研究综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法研究综述》篇一一、引言随着科技的进步，人脸识别技术已经成为了人工智能领域的研究热点。
基于深度学习的人脸识别方法以其高精度、高效率的特点，在众多领域得到了广泛应用。
本文旨在全面梳理和总结基于深度学习的人脸识别方法的研究现状、主要技术、应用领域及未来发展趋势。
二、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术自诞生以来，经历了从传统的手工特征提取方法到基于深度学习方法的演变。
早期的人脸识别主要依靠人工设计的特征提取算法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
随着深度学习技术的崛起，卷积神经网络（CNN）等人脸识别算法得到了广泛应用。
三、基于深度学习的人脸识别方法（一）深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）DCNN是目前应用最广泛的人脸识别方法之一。
通过训练大量的数据，DCNN可以自动学习和提取人脸特征，从而提高识别的准确性。
同时，DCNN具有较好的泛化能力，可以应对不同的人脸表情、光照、姿态等变化。
（二）深度学习与特征融合在人脸识别中，特征提取是关键的一步。
通过将深度学习与其他特征提取方法相结合，如基于局部二值模式（LBP）的特征提取方法，可以进一步提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
此外，多模态特征融合技术也可以提高人脸识别的性能。
（三）基于深度学习的无约束人脸识别无约束人脸识别是近年来研究的热点。
由于实际应用中的人脸图像往往存在光照、姿态、表情等变化，因此基于深度学习的无约束人脸识别技术显得尤为重要。
该技术通过训练大量的无约束人脸数据，使得模型能够适应各种复杂的人脸变化。
四、主要技术应用领域（一）安防领域基于深度学习的人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用。
例如，公安系统可以通过该技术对犯罪嫌疑人进行快速检索和比对，提高破案效率。
此外，该技术还可以应用于门禁系统、监控系统等场景。
（二）金融领域在金融领域，基于深度学习的人脸识别技术可以用于身份验证、支付等方面。
人脸识别技术的应用背景及研究现状
人脸识别技术的应用背景及研究现状
一、人脸识别技术的应用背景
随着社会的进步，人们的安全感越来越重要，政府、企业以及各个机构都希望能够实施安全的人员考勤系统。
考勤系统的安全性是考勤系统的重要组成部分，而人脸识别技术就可以满足这一需求。
人脸识别技术是指利用技术工具将一张图片中的人脸图像进行记录、保存、分析和识别的过程，以此来判断图像中的人是否为记录的其中一特定人的身份。
它是利用复杂的数据处理技术分析人脸形状特征，从而实现人脸识别的一种有效的方式。
由于识别过程无需受被识别者的同意，不会受到外来干扰，因此，人脸识别技术被广泛应用于考勤系统中，取代传统的传呼机考勤，使考勤更加安全、便捷。
二、人脸识别技术的研究现状
早在20世纪，科学家就从事人脸识别技术的研究，但是，由于计算能力的受限，在20世纪末，人脸识别技术仍然处于发展初期。
直到90年代中期，随着计算机技术的发展，深度学习技术的应用，及多模态数据的处理等，人脸识别技术逐渐发展成熟。
今天，人脸识别技术已经发展到比较成熟和完善的阶段，可以在各种应用场合使用，如安全监控系统中实现人脸识别，以及智能门禁系统，以及考勤系统等。
人脸识别技术的发展现状与未来趋势分析
人脸识别技术的发展现状与未来趋势分析引言：随着科技的迅猛发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用。
从最早的依靠2D图像进行的简单识别，到如今采用3D人脸重建技术结合深度学习的精确识别，人脸识别技术的发展给我们的生活带来了极大的便利。
本文将从人脸识别技术的发展现状与应用、当前存在的问题以及未来的发展趋势等方面进行分析。
第一部分：人脸识别技术的发展现状与应用人脸识别技术是一种通过图像或视频来识别和验证人脸的自动化技术。
目前，人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用。
无论是人脸登录认证还是人脸门禁，都能够提供高速、准确以及便利的身份认证方式。
此外，一些国家和地区还将人脸识别技术应用于公共安全监控中，能够在繁忙的公共场所实现快速追踪查找。
除了安防领域，人脸识别技术还广泛应用于金融、零售、教育、医疗等领域。
在金融领域，人脸识别技术在银行身份验证、支付安全等方面发挥重要作用。
在零售领域，人脸识别技术可以帮助商家更好地了解顾客，提供个性化推荐服务。
在教育领域，人脸识别技术可以应用于学生考勤、校园安全等方面。
在医疗领域，人脸识别技术能够辅助医生诊断，提高医疗服务效率。
第二部分：当前存在的问题虽然人脸识别技术在许多方面取得了重要的进展，但仍然存在一些问题。
首先，人脸识别技术对光线、角度、表情等因素非常敏感，不同的环境会对识别结果产生影响，降低了其准确性。
其次，个人隐私和数据安全问题也是人脸识别技术亟待解决的难题。
由于个人面部信息可以被用于追踪和监控，一些人对于其隐私受到侵犯的担忧也越来越大。
此外，黑客攻击和冒用他人身份也是人脸识别技术需要解决的难题。
第三部分：未来的发展趋势为了解决当前人脸识别技术存在的问题，未来的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 深度学习与人脸识别的结合：深度学习作为当前最前沿的技术之一，在人脸识别领域发挥着重要作用。
以神经网络为基础的深度学习算法能够通过大量数据的训练提高准确度。
2. 3D人脸重建技术的发展：当前的人脸识别技术主要依靠2D图像进行识别，但是2D图像受到光照、角度等因素的限制。
智能家居中人脸识别技术研究
智能家居中人脸识别技术研究一、引言随着科技的快速发展，智能家居已成为现代家庭生活中的重要组成部分。
而人脸识别技术作为智能家居的重要组成部分之一，其在智能家居中的应用也日益广泛。
本文旨在探讨智能家居中人脸识别技术的研究现状及发展趋势。
二、智能家居中人脸识别技术的基本原理人脸识别技术是指通过对人脸图像进行分析、提取人脸特征并进行比对，从而实现对人脸进行自动识别的技术。
在智能家居中，人脸识别技术主要应用于以下几个方面：（一）门禁系统：通过人脸识别技术，可以实现智能门禁系统的自动开关门，从而提高家居安全性。
（二）智能家居控制：通过人脸识别技术，可以实现智能家居控制的自动化，如自动开启空调、电视等设备。
（三）智能安防监控：通过人脸识别技术，可以实现智能安防监控，如发现陌生人员进入家庭，及时发送警报信息给家庭成员。
三、智能家居中人脸识别技术的研究现状目前，智能家居中的人脸识别技术已经得到了广泛的应用，研究人员也在不断的探索和改进该技术。
以下是智能家居中人脸识别技术的研究现状：（一）基于深度学习的人脸识别技术深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，已经被广泛应用于人脸识别技术中。
深度学习的模型可以通过对大量的人脸图像进行训练，从而得到更加准确的人脸识别结果。
（二）基于三维建模的人脸识别技术三维建模技术可以将人脸从二维图像转换为三维模型，并提取更多的人脸特征，从而提高人脸识别的准确度。
（三）基于多模态信息融合的人脸识别技术多模态信息融合指的是将不同的人脸特征信息进行融合，从而提高人脸识别的准确度。
比如将人脸图像信息和声音信息进行融合，可以更加准确地进行人脸识别。
四、智能家居中人脸识别技术的发展趋势随着人工智能技术的快速发展，智能家居中的人脸识别技术也将呈现出以下几个发展趋势：（一）更加准确的人脸识别技术未来的人脸识别技术将会更加准确，能够更好地识别不同角度、不同表情、不同年龄段的人脸。
（二）更加智能化的家居控制未来的智能家居将会更加智能化，能够根据不同的人脸识别结果自动调整家居控制模式，提供更加个性化的智能家居服务。
人脸识别技术的应用发展现状与未来趋势
人脸识别技术的应用发展现状与未来趋势随着科技的不断进步和社会的不断发展，人脸识别技术已经逐渐融入我们的日常生活。
从最早的解锁手机、支付宝的刷脸支付，到如今的人脸门禁、人脸考勤等应用，人脸识别技术正逐渐改变我们的生活方式。
一、人脸识别技术的应用现状1. 安全领域在当今社会安全意识加强的背景下，人脸识别技术成为了多个领域重要的安全工具。
例如，人脸识别技术可以应用于公共场所的视频监控，通过分析与数据库中存储的人脸特征进行比对，及时发现异常情况，从而强化安全防控。
2. 金融领域人脸识别技术在金融领域被广泛应用。
银行利用人脸识别技术加强用户身份认证，提高交易的安全性。
同时，人脸识别技术还能应用于金融服务的个性化定制，通过对用户面部表情的识别，了解用户的情感状态，为用户提供更加个性化的服务。
3. 教育领域人脸识别技术在教育领域也有着广泛的应用。
从学生的考勤管理到教师的身份确认，这些工作都可以通过人脸识别技术实现，提高管理效率和准确度。
同时，人脸识别技术还可以应用于学生的情绪监测和学习习惯分析，为学校提供更加全面的教育服务。
4. 社会管理人脸识别技术在社会管理方面也有着广泛的应用。
例如，人脸识别技术可以应用于公共交通领域，实现对乘客的刷脸验证，提高安全性和便利性。
此外，人脸识别技术还可以应用于人员管理，例如边境口岸的出入境管理等。
二、人脸识别技术的未来趋势1. 智能家居未来，随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术将更广泛地应用于智能家居领域。
通过识别家庭成员的面部特征，智能家居系统可以根据个人的喜好和需求进行智能化的控制，实现更加智能、便捷的家居生活。
2. 医疗健康人脸识别技术也有望在医疗健康领域发挥更大的作用。
例如，通过对患者的面部特征进行识别，医疗系统可以快速准确地识别患者的身份和病情，为患者提供个性化的医疗服务。
此外，人脸识别技术还可以用于疾病的早期诊断和预防。
3. 市场营销人脸识别技术在市场营销方面也有着广阔的前景。
2023年人脸识别行业市场环境分析
2023年人脸识别行业市场环境分析人脸识别技术是一种利用计算机或者其他设备识别人脸的技术，能够通过摄像头捕捉到的面部特征进行识别、分类、跟踪等。
近年来，随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术逐渐应用于生活和工作场景中。
一、行业市场现状1.市场规模据数据显示，2019年中国人脸识别市场规模达到了623.47亿元。
预计到2020年，市场规模将达到797.74亿元，年复合增长率为27.79%。
2.主要应用领域（1）安防领域人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用，如公安、监狱、银行、商场、机场等场所的门禁管理、出入管理等领域。
（2）教育领域人脸识别技术在教育领域的应用主要包括考勤、监考等方面，能够有效避免作弊行为。
（3）金融领域人脸识别技术在金融领域的应用主要包括身份认证、账户开通、密码验证等方面，能够提高账户安全性和用户体验。
（4）零售领域人脸识别技术在零售领域的应用主要包括商品陈列、推荐、智能支付等方面，能够提高购物体验和经营效率。
二、市场竞争人脸识别技术市场的参与竞争者主要包括国内公司和国际公司。
国内公司的代表企业包括旷视、商汤、中科创达等，国际公司的代表企业包括亚马逊、谷歌、微软等。
不同企业之间的竞争点主要体现在技术研发能力、产品应用能力、市场占有率、服务能力等方面。
技术研发能力是企业持续发展的基础，产品应用能力和服务能力能够直接决定企业的市场占有率。
三、市场机遇和挑战1.市场机遇随着人工智能技术的迅速发展，人脸识别技术的市场前景逐渐广泛。
尤其是在公安、安防、金融、零售等领域得到广泛应用，市场潜力较大。
此外，随着新型冠状病毒疫情的持续爆发，人脸识别技术也得到广泛应用，提高了防疫效果。
2.市场挑战在人脸识别技术的应用过程中，仍然存在一些问题，如隐私保护、误识率、不可控因素等问题。
此外，随着不断出现的技术创新和市场变化，人脸识别技术的应用也需要不断跟进和改进，随之带来技术研发与市场应用之间的挑战。
四、未来市场发展趋势未来，人脸识别技术将会越来越成熟，应用领域也将更加广泛。
人脸识别技术的应用背景及研究现状
人脸识别技术的应用背景及研究现状一、应用背景1.安全领域：人脸识别技术被广泛应用于安全领域，如门禁系统、边检系统等。
通过人脸识别技术可以实现快速、高效的身份验证，提高安全性和便利性。
2.金融领域：人脸识别技术在金融领域可以用于身份验证、支付验证等。
例如，在移动支付中，用户可以使用人脸识别技术进行支付验证，提高支付的安全性。
3.社交娱乐领域：人脸识别技术可以应用于社交娱乐领域，如人脸变妆、人脸动画等。
通过人脸识别技术，用户可以实现自动识别和动画化，增加娱乐性和趣味性。
4.医疗领域：人脸识别技术可以应用于医疗领域，如患者身份验证、疾病诊断等。
通过人脸识别技术，可以实现快速、准确地完成病人信息的识别和记录。
二、研究现状1. 人脸检测：人脸检测是人脸识别的第一步，旨在找到图像中的人脸区域。
研究者们提出了许多经典的人脸检测算法，如Viola-Jones算法、级联分类器等。
近年来，深度学习技术的发展使得人脸检测的性能得到了显著提升。
2. 人脸特征提取：人脸特征提取是人脸识别的核心步骤，它能够将人脸图像转化为一组数值向量，描述人脸的特征。
目前，常用的人脸特征提取方法包括局部二值模式(LBP)、主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。
同时，深度学习技术也在人脸特征提取领域取得了重要进展，如卷积神经网络(CNN)、剩余网络(ResNet)等。
3.人脸识别算法：人脸识别算法主要包括基于统计和机器学习的方法，如支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等，以及基于深度学习的方法，如卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)等。
近年来，基于深度学习的方法在人脸识别领域取得了显著的进展，其准确性和鲁棒性远远超过传统的方法。
4.活体检测：为了防止人脸识别系统被攻击，研究者们提出了活体检测技术。
活体检测技术能够判断输入的人脸图像是否为真实人脸，有效提高人脸识别系统的安全性。
常见的活体检测方法包括红外成像、3D深度信息、纹理分析等。
人脸识别技术的发展现状及未来趋势
人脸识别技术的发展现状及未来趋势人脸识别技术是指通过计算机对某个人的脸部进行识别和识别验证，以确定人类身份的一种技术。
由于其准确性和方便性，人脸识别技术在社会生活中得到了广泛的应用。
本文将对人脸识别技术的发展现状及未来趋势进行分析。
一、人脸识别技术的发展现状目前，人脸识别技术已经成为安防行业的一个重要组成部分，在公共场所、交通枢纽、金融场所、企事业单位以及学校等地得到充分的应用。
它已经被广泛应用于门禁控制、考勤、社区安保、娱乐场所等领域，并且在一些应用场合，如金融行业、安全检查行业等，它的应用得到了进一步的加强。
人脸识别技术可以大大提高安全性和便利性。
二、人脸识别技术的未来趋势1. 互联网的兴起将增加人脸识别的应用价值随着互联网的兴起，我们进入了一个全新的数字时代。
在这个时代里，人工智能已经成为最新的趋势。
随着互联网的快速发展，各种信息的交换变得越来越便利。
人脸识别技术的应用范围将得到进一步扩大，它不仅可以应用在安保行业，还可以用于医疗健康、教育、社交网络等各个领域。
在未来，它可能成为人们的生活、工作和娱乐的重要工具。
2. 人脸识别技术将成为智能家居的重要组成部分智能家居已经成为未来的趋势。
在未来，人脸识别技术将成为智能家居的重要组成部分。
它可以通过识别住户的脸部，为住户提供适当的温度、光线、空气质量和音乐等，从而为住户提供全面的家庭生活支持。
另外，人脸识别技术还可以用于家庭安防系统，提高家庭的安全性。
3. 人脸识别技术将更加普及化随着人工智能技术的不断进步，新的人脸识别技术也在不断出现。
未来的人脸识别技术将更加普及化，它将不再是某些特殊行业的专利，而是每个人都可以轻松访问的技术。
这将有助于推动技术的普及和应用，并为人们带来更多的便利。
三、人脸识别技术的挑战尽管人脸识别技术具有广泛的应用价值，但它仍然面临着一些挑战。
主要挑战包括以下几个方面。
1. 数据量不足人脸识别技术需要依赖大量的人脸数据进行学习和研究。
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考虑以下的两方面问题： 一个是人脸区域由于背景的关系， 可 能与其它类肤色区域连接在一起； 另一个是由于受到光照和 脸部器官的影响， 人脸上会出现几个互相之间没有联系的肤 色区域。解决这两种问题，通常会采用聚类—归并—验证， 它的过程包括： 首先将肤色像素按照较为严格的几何约束条 件和颜色一致性会分为几个区域， 然后按照一定规则进行合 并， 并且利用其它的一些特征在合并过程中进行进一步的检 测。 （2） 基于人工神经网的方法 人工神经网方法主要是通过神经网的结构和参数来表示 模型的统计特征， 由于人脸的外部轮廓较为复杂的， 无法用数 学模型进行描述，所以基于人工神经网的方法在人脸特征识 别中具有独特的优势。便于建模，鲁棒性较好是人工神经网 的方法优点， 但是它的运算速度较慢一直制约他的发展。 （3） 基于启发式模型的方法 基于启发式模型的方法主要是通过抽取灰度、 纹理、 几 何形状等特征进行检测， 以判断其是否符合人脸特征。由于 人脸区域内的各个器官具有较为恒定的模式， 因此对双眼、 鼻子、 嘴等局部特征进行检测， 然后根据人体五官的相对位 置关系判断被测物体是否为人脸。对于较强约束条件下的 人脸检测， 利用人脸的轮廓、 对称性等少量特征的方法比较 适用。 由于使用的特征较少， 此类算法可以达到较高的检测 速度， 可以实现实时跟踪与检测。 用于复杂背景图像中的人 脸检测， 可以利用人脸五官分布特征的知识模型进行检测， 同时会达到较高的检测速度。 但是我们可以看到， 检测更多 的特征可以提高识别模型的适用范围， 这就需要解决图像处 理方面的一些难题， 这是此类方法进一步发展遇到的主要障 碍。 3 人脸识别技术的问题及展望 人脸识别受到很多因素的影响， 例如背景、 面部表情、 光照条件、 姿态等因素， 这些因素的变化， 都会导致人脸图 像的明显不同，目前还没有有效的识别算法能够解决这些 因素的影响， 很多识别算法都是对光照条件、 姿态等进行忽 略。为了消除这些因素对识别效果的影响，我们通常的做 法是选取更大的目标物体， 收集各种光照和姿态下的样本， 在识别判断时综合考虑在各种条件下测试图像与样本之间 的差异，然后进行对比分析原因。另一种做法是根据科研 人员的传统经验， 结合多种识别方法， 进行图像处理， 改进 面部的对比度和亮度。 还可以通过建立人脸 3D 模型， 对光 照的影响进行估计， 跟踪面部关键特征点的变化， 估计姿态 参数，以及利用弹性图匹配的方法改变姿态影响等。总体 来说，姿态和光照变化的影响仍是人脸识别研究所遇到的 巨大难题。 目前，非理想采集条件下识别性能的快速下降是人脸识 别实用化的主要障碍，产生这种问题的原因主要包括数据信 号获取本身的稳定性，人脸描述特征对采集条件变化的鲁棒 性，而同时核心识别算法的泛化能力也对识别性能的快速下 降产生重要的影响。因此， 这就需要从信号、 特征和符号等不
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随着现代计算机技术的发展， 人脸识别技术在安全验证、 人机交流、 公安系统等方面得到了广泛的使用， 并且在视频会 议、 档案管理、 医学医疗等方面也发挥着很大的作用。所以， 人脸识别技术己经逐渐成为人们在人工智能领域所研究的重 点课题。 虽然人类能记住并且识别成千上万不同的人脸，能够毫 不费力地识别出人脸及其表情，但采用机器进行的人脸的自 动识别却极具有挑战性。这不仅仅是由于人脸的面部结构复 杂， 还由于人面部肌肉的运动使得人脸成为一种非刚性物体， 非刚性物体的识别与刚性物体的识别相比，更加困难。人脸 会随着年龄的增长而产生变化， 而且人类表情丰富， 还会受成 像距离、 成像角度以及光照等因素的变化的影响， 造成的人脸 图像具有很大的差异。此外，由于同一人的不同面部图像受 到采集条件的限制， 会随条件的变化而改变， 而人脸具有相似 的结构特征，所以这就给人脸识别算法的分析计算带来很大 的困扰。总而言之， 人脸识别是一项包含有计算机视觉、 图像 处理、 神经网络等学科的， 非常具有挑战性的一门技术。 1 人脸识别技术的发展现状 最近几年来， 由于计算机技术的发展， 人脸识别研究引起 了学术界越来越多的关注。而在众多研究方向中，研究最多 的是关于人脸正面模式的研究， 主要可以分为三个发展阶段： 第一阶段是对人脸识别所需要的面部特征进行研究。这 个阶段主要是将一个简单命令语句与数据库中某一张脸联系 在一起， 并采用与指纹分析技术相结合的方法， 由被测实验来 看取得了较好的识别效果。但是为了提高脸部识别率，操作 人员的操作贯穿于整个识别过程，而并未采用自动识别系统 进行操作。 第二阶段是人机交互式识别阶段。科研人员在这一阶段 对人脸正面图像主要采用几何特征参数来表示，并且将人脸 面部特征采用特征矢量来表示， 而且针对这种特征表示方法， 设计了相应的识别系统。不过这个阶段仍然需要利用操作员 的某些经验知识， 还是需要工作人员的参与。 第三阶段是自动识别阶段， 近几年的人脸模式识别方法， 随着计算机计算速度的加快， 有了较大的突破， 几种全自动机 器识别系统已经被应用。根据人脸表征方式的不同，可以分 为三种人脸自动识别方法， 即基于连接机制的识别方法、 基于 几何特征的识别方法和基于代数特征的识别方法。 早在 80 年代， 我国就已经着手于人脸自动识别的研究。
计算技术
与 信息发展
人脸识别技术的现状和发展趋势（东北师范大学计算机科学与信息技术学院 吉林・长春 130117） 要：人脸识别技术作为图像分析中最成功的应用近几年得到了高度重视， 而我国关于这项技术的应用研究 还处于起步阶段。 通过介绍国内外人脸识别技术的发展现状以及目前所取得的成果， 对该项技术的发展趋势进 行了判断， 这为人脸识别技术的发展提供了良好的依据。 关键词：人脸识别 中图分类号：TP1 发展现状 发展趋势 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2010）011-043-02 我国许多研究机构、大专院校应经在图像处理和模态分析等 方面都取得了较多的研究成果，对包括人脸识别在内的人体 生物特征识别技术的基础研究和应用开发工作进行了大量的 研究，相信我国在这一研究领域的研究和产品开发取得世界 领先地位的目标指日可待。总之，人脸自动识别系统会对人 们的生产生活取得巨大的影响，而人脸识别技术也会有着非 常广阔的应用前景。 2 人脸识别常用技术 人脸不同的特征，分别具有相应的计算模型及算法。而 如何应用计算机确定人脸特征是目前研究的重点。 2.1 人脸特征 （1） 灰度特征 人脸模式的特征包括灰度特征和肤色特征。轮廓是人头 部的重要特征， 而人脸区域内的各个器官(如双眼、 鼻子、 嘴等) 具有自己独特的灰度分布特征。我们可以将人脸区域的灰度 本身作为特征模板， 选取仅包含鼻子、 双眼和嘴的面部中心区 域的某些特性参数， 作为人脸特征模板的共性特征， 并且忽略 头发、脸颊等会产生很大变化的部分。基于统计学习的人脸 检测方法会经常用到这种方法。 （2） 肤色特征 肤色不依赖于面部的细节特征， 它是人脸的重要信息， 并 且不会由于表情的变化而产生变化，具有相对的稳定性。所 以， 人脸检测中通常采用肤色特征进行检验。一般情况下， 主 要由肤色特征来对肤色模型进行描述，而肤色模型的选择又 需要依据色度空间变化。我们通常可以从色度空间中的“肤 色” “非肤色” 与 区域重叠的多少、 “肤色” 描述 区域的分布两个 方面来选择色度空间。而混合高斯模型、高斯模型和直方图 模型是我们通常采用的肤色模型。 2.2 识别算法 （1） 肤色区域分割与人脸验证方法 通常情况下， 我们对于彩色图像的图像处理， 首先是在确 定肤色模型之后， 对肤色进行肤色像素检测； 然后在检测出肤 色像素后，按照肤色像素在空间上的相关性和色度上的相似 性上， 分割出可能存在的人脸区域， 然后根据被测区域的灰度、 几何特征等参数， 对是否是人脸进行判断， 以区分具有类似肤 色的其他物体。 区域分割与验证在很多方法中是相辅相成的。 但在某些特定的情况下，肤色区域分割仅仅根据肤色像素的 聚积特性就可以完成。但对于情况较为复杂的条件，则需要
—— 科协论坛 ・ 2010 年第 11 期 （下） ——
计算技术
与 信息发展
同层面来探讨人脸识别的本质计算模型。 综上所述， 人脸识别技术不仅是一个交叉性的技术， 更是 一个富有挑战性的难题。与其它物体相比， 由于人脸有着丰 富的变形， 个体间的差异较大， 而识别算法的实时性和鲁棒 性是一个实用的识别系统所要必须考虑到的， 算法复杂不仅 会导致识别时间的增加， 还会增加样本学习的难度。所以说 利用经验知识， 综合采用多种分析方法是人脸识别研究的趋 势。 （本文为东北师范大学计算机科学与信息技术学院贾隆 嘉的国家创新性试验“基于人脸识别的图像自动处理系统” ， 项目号： 091020027） 的阶段性成果） 参考文献： [1] 梁路宏， 艾海舟， 基于人脸检测的人脸跟踪算法[J].计算机 2001,(17)： 42-45. 工程与应用， [2] 金忠， 荆晓远， 杨静宇.人脸图像的自动校准算法[J].数据采 171-174. 集与处., 1999, 14(2)： [3] 王静儒， 吴岷， 杨光.基于知识的人面器官边缘检测及特征 1999, 12(3)： 340-346. 抽取[J].模式识别与人工智能， [4] 黄修武， 杨静宇， 范伯南， 郭跃飞.图像隶属度及其在人脸识 1998, 35(11)： 1014-1019. 别中的应用[J].计算机研究与发展， [5] 章高清， 土申康.人脸的层次化描述模型及识别研究[J].计 1999, 36(12)： 1448-1454. 算机研究与发展， [6] 周激流， 何其超.人脸面部模式自动识别方法研究[J].四川 1993, 30 1） 70-75. 大学学报， （ ： [7] 杨光正， 黄熙涛.镶嵌图在人面定位中的应用[J].模式识别 1996, 9 3） 213-220. 与人工智能， （ ： [8] 陈熙霖， 山世光， 高文.多姿态人脸识别[J].中国图像图形学 1999,4(A )（10） 818-824. , 报， ： [9] 周激流， 张哗.人脸识别理论研究进展[J].计算机辅助设计 1999, 11, 与图形学学报， （2） 180-184. ： [10] 尹宝才， 高文， 晏洁， 宋益波.基于模型的头部运动估计和 1999, 36 1） 67-71. 面部图像合成[J].计算机研究与发展， （ ： [11] 闻芳， 周杰， 张长水， 李衍达.基于局部线性映射神经网络 1999, 39 和亮度补偿的彩色人脸检测 [J]. 清华大学学报， （7） 37-40. ： [12] 郭跃飞， 姜志华， 杨静宇， 邹永革， 黄修武.一种新的代数特 1997, 21 征抽取方法及人连识别 [ J] .南京理工大学学报， (5)： 387-390. [13] 赖剑煌， 颜鑫弘， 邓东皋.完善频谱脸人像识别的分类器设 2002, 7(5)： 465-471. 计[J].中国图像图形学报， [14] 严超， 苏光大.人脸特征的定位与提取[J].中国图像学报， 1998, 3(5)： 375-379. [15] 范燕、 吴小俊、 惠长坤、 刘同明.人脸图像特征抽取与识别 的一种混合方法研究[J].华东船舶工业学院学报,2003, 17 (2):50-53. [16] 胡昌华， 张军波， 夏军， 张伟.Matlab 系统分析与设计—小 波分析[M].西安:西安电子科技大学出版社,2000:50-59.