人脸检测技术的研究进展
人脸识别技术的最新研究进展与未来发展趋势
人脸识别技术的最新研究进展与未来发展趋势摘要：随着人工智能的快速发展，人脸识别技术正在成为一种常见的生物特征识别技术。
本文将介绍人脸识别技术的最新研究进展，探讨未来的发展趋势，并讨论其在日常生活中的应用潜力。
引言：人脸识别技术是一种基于图像处理和模式识别的生物特征识别技术，可以自动检测和识别数字图像和视频中的人脸。
随着数字化时代的到来，人脸识别技术被广泛运用于安全检测、身份验证、智能门禁、社交媒体等领域，并且持续得到改进和发展。
下面将介绍其最新研究进展和未来发展趋势。
一、最新研究进展1. 深度学习在人脸识别中的应用：深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在人脸识别中取得了显著的突破。
这些模型能够从海量数据中学习人脸特征的抽象表示，并在准确性和性能方面超越传统方法。
2. 跨域人脸识别：这项技术旨在解决不同场景下的人脸识别问题。
研究者们利用迁移学习和领域自适应方法，将已经训练好的模型应用于不同的领域，并通过共享知识和特征对抗网络来提高跨域人脸识别的性能。
3. 洞察人脸细节和属性：为了更好地理解和使用人脸识别技术，研究者们开始关注人脸细节和属性的研究。
例如，人们研究人脸表情、年龄、性别等属性，并将其应用于面部表情分析和情感识别等应用领域。
二、未来发展趋势1. 多模态人脸识别：未来的研究将着重于利用多种生物特征进行人脸识别，包括面部外貌、声音、行为模式等。
多模态人脸识别将有助于提高识别准确性，并拓展其在各个领域的应用潜力。
2. 隐私保护和安全性：人脸识别技术的快速发展也引发了对隐私保护和安全性的关注。
未来的研究将集中在开发更加安全可靠的人脸识别系统，以避免个人信息的泄露和人脸欺骗攻击。
3. 与其他技术的整合：人脸识别技术的未来还将与其他技术进行深度整合，例如虚拟现实、增强现实和物联网技术。
这将进一步拓展人脸识别技术的应用场景，并推动其在智能城市、智能交通等领域的发展。
三、人脸识别技术的应用潜力1. 安防监控：人脸识别技术可以应用于安防监控系统，提供更为高效的人员辨识和入侵检测能力，在刑事侦查和预防领域具有广阔的应用前景。
人脸识别工作情况汇报
人脸识别工作情况汇报一、背景介绍随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
与传统的身份证、指纹识别等身份验证方式相比，人脸识别具有识别速度快、准确率高、使用方便等优势，因此在社会生活、商业领域和公共安全等方面都得到了广泛的应用。
本报告将对公司人脸识别工作情况进行汇报，以便于总结经验，改进工作，提高工作效率。
二、工作内容及进展情况1.技术研究和开发公司人脸识别项目组一直致力于人脸识别技术的研究和开发工作，主要包括人脸检测、人脸特征提取、人脸匹配等方面的工作。
近期，我们在人脸识别算法上取得了一定的进展，针对不同光照、姿态、表情等情况下的人脸识别问题进行了探索和研究，并且在某一特定领域的应用得到了一定的成果。
2.产品应用及优化在人脸识别产品方面，我们不断优化产品的功能和性能，完善了人脸识别系统的用户体验，提高了系统的稳定性和准确性。
经过一系列的应用测试，我们不断对产品进行调整和优化，并取得了良好的效果。
同时，我们也在不断探索人脸识别技术在各个领域的应用，积极开发适用于不同行业的解决方案。
3.业务拓展及合作在业务拓展方面，我们积极与各行各业的客户进行合作，提供定制化的人脸识别解决方案。
同时，我们也不断寻求国内外合作伙伴，积极开展技术合作和产品推广，为公司提供更广阔的市场空间。
我们在国内外举办了多次技术交流和合作会议，扩大了公司在人脸识别领域的影响力。
4.客户服务及售后为了让客户更好地使用我们的产品，我们专门成立了客户服务团队，致力于为客户提供专业的售前咨询和售后服务。
我们以客户满意度为中心，积极优化客户服务流程，提供高质量的服务，不断提高客户满意度，增强公司的市场竞争力。
5.团队建设及人才培养公司人脸识别项目组一直注重团队建设及人才培养，努力提高团队整体素质和业务水平。
通过举办内部培训、技术交流等活动，不断提高团队成员的专业技能，增强团队的凝聚力和战斗力。
同时，我们也积极引进国内外优秀的人才，加强技术团队的建设，提高公司的技术创新能力。
基于人工智能的人脸识别技术研究及应用
基于人工智能的人脸识别技术研究及应用前言随着科技的发展，越来越多的人工智能技术被广泛应用于各个领域中。
其中，人脸识别技术是一项热门的应用之一。
它的重要性在于，它可以为许多日常生活和工作场景提供便利。
本文将介绍基于人工智能的人脸识别技术的研究进展和应用。
一、人脸识别技术的介绍人脸识别技术是一种基于人工智能的模式识别技术，它旨在将人脸中的主要特征提取出来并进行识别。
在实际应用中，人脸识别技术可以用于识别和验证人员身份、智能监控、刑侦和安全防范等方面。
二、人脸识别技术的研究进展1. 人脸识别技术的发展历程人脸识别技术的发展历程可以追溯到上个世纪50年代，并在1988年开始被商业化。
随着计算机处理速度的提高和机器学习算法的不断改进，人脸识别技术已经取得了重大进展。
2. 人脸识别技术的主要算法目前，人脸识别技术主要采用的算法包括人工神经网络算法、决策树算法和支持向量机算法等。
其中，深度学习算法是目前最火热的一种算法。
它可以处理大量复杂的数据，并通过多层神经网络对数据进行分类和识别。
3. 人脸识别技术的关键技术在实际应用中，人脸识别技术需要面对许多技术难题，如光照、姿态、表情、年龄、人种等方面的干扰。
因此，如何解决这些技术问题，成为了人脸识别技术研究的关键之一。
现在，许多新型的人脸识别技术正在被开发出来，以解决这些问题。
三、人脸识别技术的应用1. 人脸识别技术在安防领域中的应用人脸识别技术已经被广泛应用于安防领域中，如智能门禁、刑侦和巡逻等。
使用人脸识别技术可以使安全检查更加高效和准确，同时也可以防止身份欺骗和非法入侵。
2. 人脸识别技术在社会生活中的应用人脸识别技术不仅可以被应用于安防领域，还可以被应用于社会生活中。
比如，在人脸支付、出入校园和自动签到等方面。
这种技术可以给社会生活带来重大的便利和效率提高。
3. 人脸识别技术在医疗领域中的应用人脸识别技术还可以被应用于医疗领域中，如在病人识别、个性化治疗和健康评估等方面。
人脸识别研究的背景目的意义现状以及重点难点
人脸识别研究的背景目的意义现状以及重点难点1 研究背景 (1)2 研究目的意义 (2)1）证件验证 (2)2）刑侦破案 (2)3）入口控制 (2)4）信息安全 (2)5）视频监控 (3)3 国内外研究现状 (3)3.1 基于几何特征的人脸识别 (4)3.2 基于子空间分析的人脸识别 (4)1）主元分析（PCA）方法 (4)2）线性鉴别分析（LDA）方法 (5)3）保局投影（LPP）方法 (6)3.3 基于弹性图匹配的人脸识别 (6)4 人脸识别主要内容与技术困难 (7)1 研究背景生物特征识别技术是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。
生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份验证的理想依据。
生物特征识别系统对生物特征进行特征提取并组成特征模板，当人们应用该识别系统进行身份认证时，识别系统提取其特征并与数据库中的特征模板进行比对，以确定是否匹配，从而决定接受或拒绝该人。
一般来说，人类的身份识别方式分为三类:1）特征物品:包括各种证件，如身份证、学生证和护照等;2）特殊知识:包括各种密匙如（密码、口令等）和暗号等;3）人类生物特征:包括各种人类的生理和行为特征，如人脸、指纹、掌纹、虹膜、声音等。
前两类特征识别方法属于传统意义上的身份识别技术，有着方便、快捷的特点。
但这些特征识别方法致命的缺点是安全性差、易伪造窃取。
相比较而言，人体生物特征由于其稳定性和独特性，成为最理想的身份识别特征。
相比于其他生物特征，基于人脸面部特征的识别具有主动性、非侵犯性和用户友好性等许多优点，它是一种更方便直接、更友好、更容易被人们接受的识别方法。
与此同时，人脸自身存在着诸如表情、姿态、光照强度变化以及饰物影响等，都会使人脸识别方法的的效果及稳定性受到很大的影响。
在过去的几十年中，研究者们主要致力于从人脸识别算法的角度来提高生物特征识别的精度。
时至今日，很多生物识别技术（如：指纹识别、人脸识别、声音识别、虹膜识别等）都具有了很高的识别精度且有相对较好的用户友好性。
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1．人脸识别技术的应用随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。
作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。
当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。
与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。
除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。
当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。
??（2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。
?（3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。
当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。
这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。
（4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。
（5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。
此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。
2．人脸识别技术在国外的研究现状当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，着名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer Interface Institute，M icrosoft Research,英国的Department of Engineering in University of Cambridge等。
强化学习在人脸识别中的探索与利用
强化学习在人脸识别中的探索与利用人脸识别技术在当今社会中扮演着重要的角色，被广泛应用于安全监控、身份认证、社交媒体等领域。
然而，由于人脸图像的复杂性和多变性，传统的人脸识别算法在面对复杂场景和变化环境时往往表现不佳。
为了提高人脸识别系统的性能，研究者们开始将强化学习应用于该领域，并取得了一系列重要进展。
本文将探讨强化学习在人脸识别中的应用，并讨论其研究现状、挑战和未来发展方向。
一、强化学习在人脸识别中的应用1.1 个体特征提取与表示学习个体特征提取是人脸识别系统中最关键的环节之一。
传统方法主要依赖于手工设计特征提取算法，但这种方法需要大量专业知识和经验，并且对不同场景和环境缺乏泛化能力。
为了解决这一问题，研究者们开始利用强化学习来学习个体特征的表示。
通过构建一个强化学习模型，系统可以根据反馈信号来自动调整特征提取器的参数，从而提高人脸识别系统的性能。
1.2 动态人脸识别与追踪传统的人脸识别系统通常是基于静态图像进行识别，而在实际应用中，人脸图像往往是动态变化的。
为了解决动态人脸识别问题，研究者们开始利用强化学习来实现动态追踪和识别。
通过建立一个强化学习模型，系统可以根据当前状态和环境来决策下一步应该采取的行动，并根据反馈信号进行调整和优化。
1.3 多模态信息融合传统的人脸识别系统通常只利用了单一模态（如图像）信息进行特征提取和匹配。
然而，在实际应用中，多模态信息（如声音、姿势等）可以提供更多有价值的信息，并能够提高人脸识别系统的性能。
为了利用多模态信息进行人脸识别，在研究者们开始利用强化学习来实现多模态信息的融合。
通过构建一个强化学习模型，系统可以根据不同模态信息的权重来自动调整特征提取器的参数，从而提高人脸识别系统的性能。
二、强化学习在人脸识别中的研究现状2.1 强化学习在个体特征提取中的应用近年来，研究者们提出了一系列基于强化学习的个体特征提取方法。
例如，一种基于深度强化学习的方法通过构建一个深度神经网络来自动学习个体特征表示。
人脸表情识别研究共3篇
人脸表情识别研究共3篇人脸表情识别研究1随着科学技术的不断进步，人脸表情识别技术也得到了广泛的应用。
人脸表情识别技术可以从面部表情中识别出人类的情感状态，并在情感识别、人机交互、心理疾病诊断、虚拟现实等方面得到广泛的应用。
本文将从人脸表情识别技术的基本原理、应用领域、研究进展等方面进行分析和探讨。
基本原理人脸表情识别是一种计算机视觉技术，其基本原理是通过对面部表情进行分析和处理，从而识别出人类的情感状态。
人脸表情识别技术通常包括两个基本步骤：特征提取和分类判断。
特征提取是指将人脸图像中的特定区域（如眼睛、嘴巴、眉毛等）的特征进行提取，并将其转化为计算机可处理的数据。
目前，人脸表情识别技术主要采用的特征提取方法有灰度共生矩阵（Gray-level co-occurrence matrix, GLCM）和主成分分析（Principle Component Analysis, PCA），其中GLCM方法可以提取出面部纹理细节，PCA方法则可以将原始的面部数据进行降维处理，提高计算效率。
分类判断是指对提取的特征进行分类和判断，将它们归类为特定的情感状态。
目前，主流的分类方法有支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）和人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）。
应用领域人脸表情识别技术具有广泛的应用领域，涉及情感识别、人机交互、心理疾病诊断、虚拟现实等方面。
以下是其中一些典型应用场景：情感识别：人脸表情识别技术可以将人类的情感状态（如喜、怒、哀、乐、惊、恐等）进行识别和分类，可以在多个领域得到应用。
比如，在市场调研领域，可以通过对消费者面部表情的识别，对产品的市场反应进行分析和预测。
人机交互：人脸表情识别技术可以在智能终端、游戏等场景中，实现人机之间更加自然的交互方式。
比如，在智能家居领域，可以通过人脸表情识别技术让家居设备更好地理解人类的情感状态，从而提供更加人性化的服务。
信息化对人类社会的人脸识别和生物识别的应用和技术研究
信息化对人类社会的人脸识别和生物识别的应用和技术研究随着信息化技术的不断发展，人脸识别和生物识别技术在各行各业的应用越来越广泛。
人脸识别技术是一种识别和验证个人身份的技术，它通过人脸图像识别术，有效地实现身份识别，解决了传统身份认证难以解决的问题。
生物识别技术是指以人体生理特征，如指纹、虹膜、面纹、掌纹等为认证对象的技术，它具有高精度、不易被伪造和冒充等优点。
人脸识别技术应用非常广泛，首先，在公共安全领域，人脸识别技术实现了对犯罪嫌疑人的快速追踪，对治安管理、消防预警等方面的优化也成为可能；其次，在实用化场景，比如智能手机解锁、门禁管理等，人脸识别技术也可以做到快速准确的认证；还有商业领域，现在越来越多的企业在市场推广活动中使用人脸识别技术，定位消费群体，以及后续产品的制定和优化。
生物识别技术也有广泛的应用，被广泛运用于银行安全认证、个人身份识别、边境巡逻等领域。
要实现理想的人脸识别和生物识别应用，技术研究是必不可少的。
目前，众多研究团队正以此为方向进行深入学习和研究。
首先，研究团队大力开发新型算法，从深度学习到机器学习，从多模态特征融合到脸部表情识别，构建全面的人脸识别技术框架；其次，也不断加入新的软硬件设备，如智能手机、安卓机等，支持更丰富的应用场景。
目前，生物识别技术已经发展成熟，但仍在不断推陈出新。
不断地增强模型能力，推进技术升级，提高算法鲁棒性，都是靠技术研究取得的重要进展。
总的来说，随着信息化技术的迅猛发展，人脸识别和生物识别技术的应用场景会更加广泛，技术研究也将会越来越深入。
人脸识别和生物识别技术的应用，将有望为我们带来更加智能化、便捷化、安全化的生活体验。
随着技术的不断研究和应用，人脸识别和生物识别技术的迅猛发展，给社会的生活带来了极大的改变和便利。
从公共安全角度来看，人脸识别技术常被应用于犯罪追踪、治安管理、消防预警等领域。
例如，在城市交通管理中，通过增设智能设备，如人脸识别门禁系统、卡口监控系统等，可以实时监测和预警。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
肤色是人脸的重要信息，不依赖于面部的细节特征，对于旋转。表情等变化情况都能适用，具有相对的稳定性并且和大多数背 景物体的颜色相区别。因此肤色特征在人脸检测中是最常用的一种特征。 肤色特征主要由肤色模型描述。常用的肤色模型有高斯模型、混合高斯模型和直方图模型。Ｊｏｎｅｓｔ６３等研究了ＲＧＢ空间中“肤色” 与“非肤色”象素的分布，根据标定出肤色区域的近二万幅图片（包含约二十亿个象素）建立了三维直方图，在此基础上比较了直方图 模型和混合高斯模型．发现前者的性能略好于后者。 Ｙｏｏ等用肤色像素的连通性分割出区域，使用椭圆拟合各个区域，根据椭圆长短轴的比率判断其是否为人脸。对于较为复杂的 情况，则需要考虑两方面的问题：１）由于光照和脸部器官的影响，人脸可能被割裂为若干互不连通的肤色区域：２）人脸区域可能与其 它类肤色区域连接在一起。聚类一归并一验证策略是较常用的解决方法：首先将肤色象素按照较为严格的颜色一致性和几何约束条 件聚类为区域，然后按照一定规则进行归并，归并后或归并过程中利用其它特征进行验证。Ｙａｎｇｒｌ等跟据色度的一致性和空间距离 将肤色像素聚类成区域，然后逐步归并直到得到符合一定先验知识的椭圆区域为止，最后检查区域中由眼睛、嘴巴等特征形成的暗 区或空洞，以确定是否为人脸。
ＯＵｔ ａｒｅａｓ
ｓｕｃｈ
ａｓ
ｐｅｒｓｏｎａｌ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｖｉｄｅｏ
ｓｕｒｖｅｉＵａｎｃｅ．出ＵＳ ｐｅｏｐｌｅ
ｏｎ
ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｆａｃｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ａｎｄ ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅｓｅ
１．２基于知识的方法
基于知识的方法是一种基于规则的人脸检测方法，规则来源于研究者关于人脸的先验知识。一般比较容易提出简单的规则来 描述人脸特征和它们的相互关系。如在一幅图像中出现的人脸，通常具有互相对称的两只眼睛、一个鼻子和一张嘴。特征之间的相 互关系可以通过它们的相对距离和位置来描述。在输入图像中首先提取面部特征，确定基于编码规则的人脸候选区域。 这种方法存在的问题是很难将人类知识转换为明确定义的规则。如果规则是详细的（严格的），由于不能通过所有的规则检测可 能失败；如果规则太概括（通用），可能会有较高的错误接收率。此外，很难将这种方法扩展到在不同的位姿下检测人脸，因为列举所 有的情况是一项很困难的工作。 ＭＩＴ的Ｓｕｎｇ［４１等提出的基于样本学习的方法。他们采用ｋ一均值聚类方法在特征空间中建立６个“人脸”类和包围“人脸”类的６ 个“非人脸”类，以使“人脸”与“非人脸”模式的边界更为清晰。然后设置两组距离矩阵来度量待测数据与这十二个样本类的距离．最
１．１．３隐马尔可夫模型方法
隐马尔可夫模型（ＨｉｄｄｅｎＭａｒｋｏｖＭｏｄｅｌ，ＨＭＭ）前提假设是模型可被定义为一个参数化的进程。该进程的参数可通过精确的方法 估计出来。首先决定隐态并形成一个ＨＭＭ模型，然后通过学习来自样本集的各个状态间的转移概率来训练ＨＭＭ，每个样例由一系 列观测值表征。ＨＭＭ训练之后，观测值的输出概率就决定了它属于哪一类。Ｎｅｆｉａｎ等将人脸从上到下划分为五个互有重叠的区域 （头发、额头、眼、鼻、嘴）。根据这个划分构造了一个包含五个状态的一维连续ＨＭＭ用以表示人脸。接着对各块进行ＫＬ变换，取每块 若干最大的特征向量作为观测值对ＨＭＭ进行训练。此后，Ｎｅｆｉａｎ等还提出基于嵌入式ＨＭＭ的人脸检测方法。该方法同时考虑到人 脸由左到右各个特征的自然顺序，使用二维ＨＭＭ，并采用二维ＤＣＴ变换的系数作为观察向量。
１．１基于统计理论的方法
基于统计的方法将人脸检测问题转化为模式识别的二分类问题，即利用统计分析与机器学习的方法来寻找出人脸样本与非人 脸样本各自的统计特征，继而构建分类器，使用分类器完成人脸检测。主要包括：子空间方法、神经网络方法、支持向量机方法、隐马 尔可夫模型方法以及Ｂｏｏｓｔｉｎｇ方法。
１．１．１神经网络方法
Ｒｅｓｅａｒｃｈ
ｏｎ
文献标识码：Ａ
文章编号：１００９—３０４４（２００９）２５—７２１１—０３
Ｈｕｍａｎ Ｆａｃｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
ＷＡＮＧ
Ｃｈａｏ，ＬＩ ｄｏｎｇ，ＬＥＩ Ｚｈｅｎ
（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ａｒｍｏｒｅｄ Ｆｏｒｃｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｒｉｎｇ １０００７２，Ｃｈｉｎａｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｓ ｗｉｄｅｌｙ ｕｓｅｄ ｉｎ ｍｏｒｅ ａｎｄ ｍｏｒｅ ｅｍｐｈａｓｉｓ
１．１．４
Ｂｏｏｓｔｉｎｇ方法
Ｂｏｏｓｔｉｎｇ是一种分类器融合算法，ＡｄａＢｏｏｓｔ学习算法原本是用来提高某种简单分类算法的性能，例如，可以用来提高简单的感 知器的性能，它通过对一些弱分类器的组合来形成一个强的分类器。在ＡｄａＢｏｏｓｔ算法中，简单的分类算法被称为弱学习算法，Ａｄ． ａＢｏｏｓｔ算法通过～个迭代的训练过程来得到一个强的分类器。在第一次训练出一个弱分类器后，训练样本的权重得到调整，从而使 没有被第一次训练出的弱分类器正确分类的样本的权重增加，如此迭代下去．最终得到的分类器是对每次训练得到的弱分类器的 一个线性组合。ｖｉｏｌａ和Ｊｏｎｅｓ［５１提出了一种基于ＡｄａＢｏｏｓｔ和快速特征提取的正面实时人脸检测算法，他们的算法在个人计算机上达 到了１５帧／秒的速度，在Ｍｒｒ和ＣＭＵ的测试集上有很好的表现。在上面各种方法中，基于知识的方法可以直观的寻找到简单的判定 准则，适合简单背景下的正面单人脸检测。因为针对人脸面部器官制定一系列精确恰当的判定准则非常困难，而且该方法在复杂背 景下的检测效果不很理想，所以在实际系统中应用并不广泛。其中基于模板方法的优点在于构造简单，但是面对人脸的多样性．很 难设计出精确匹配的标准模板，此外对应于人脸配准上的变形模板，模板初始位置必须要在待检人脸四周一定的范围内，否则不能 收敛。 基于统计模型的方法优点如下：１）不依赖于人脸的先验知识和参数模型，可以避免不精确或不完整的知识造成的错误：２１采用 了事例学习的方法获取模型的参数，统计意义上更为可靠；３）通过增加学习的事例可以扩充检测模式的范围，提高检测系统的鲁棒 性。因此，基于统计模型的方法适用于复杂背景图像中的人脸检测。但是该方法需要大量时间进行训练，计算量大，因此检测速度比 较慢。基于肤色模型的人脸检测方法应用广泛，并且具有易于实现，易于应用．对人脸姿态不敏感．在背景单调的环境下检测率高的 优点。此外，对于色度空间的选择非常重要，很大程度上影响整个算法的效果。
人脸检测技术的研究进展
王超，李东，雷震
（装甲兵工程学院信息工程系．北京１０００７２）
摘要：近年来由于人脸检测技术在身份验证、视频监控等领域日益广泛的应用，对于人脸检测的研究越来越受到人们的重视。该文 对各发展阶段的方法进行介绍比较．指出其优劣性。 关键词：人脸检测；统计理论：不变特征：模板匹配 中图分类号：ＴＰｌ８
收稿日期：２００９－０６－１６
本栏目责任编辑：唐一东
万方数据
＊＊ｓ＊ｓ人工■睫及识剐技术＊＊７２１１
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｎｄ
Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识与技术
第５卷第２５期（２００９年９月）
个局部区域。检测时，根据多个简单的线性ＳＶＭ分别检测各个人脸特征区域。并用一个简单的线性ＳＶＭ检测各个可能的人脸部分 的几何组合是否符合人脸结构。相比于将整个人脸作为特征，该方法获得了更高的检测率。
后训练一个多层感知器作为分类器来进行人脸检测。基于统计学习的人脸检测方法主要依赖统计分析和机器学习来寻找人脸图像
和非人脸图像的相关特征，对得到的特征进行学习，从而形成用于人脸检测的分布模型或者判别函数。许多方法都可理解为一个概 率模型。 Ｙａｎｇ和Ｈｕａｎｇ使用分层的基于知识的人脸检测方法，他们的系统由三级规则组成。在最高级，通过扫描输入图像的窗口和应 用每个位置的规则集找到所有可能的人脸候选区。较高级的规则通常描述人脸看起来像什么，而较低级的规则依赖于面部特征的 细节。在人脸的上层周围部分具有相同的灰度。人脸的中心部分和上层周围的灰度不同。将最低分辨率的图像用于搜索人脸的候 选区并在后面较精细的分辨率下作进一步处理。在精度稍高的图像中完成人脸候选区的局部直方图均衡化，并进行边缘检测。继续 存在的候选区在精度最高的图像中用其他的人脸特征，如眼睛、嘴等对应的规则进行检查。这种方法的特点是用从粗到细的策略来 减少所需要的计算．虽然它没有很高的检测率，但采用多分辨率分层的思想和指导搜索的规则已经用到后面的人脸检测工作中。 １．３基于不变特征的人脸检测算法
件的不同（光谱、光源分布、光密度）和摄像设备的焦距、成像距离的不同对最终的图像会产生很大的影响。４）由于成像角度的不同造
成人脸的多姿态，如平面内旋转、深度旋转以及上下旋转，人脸大小的不固定，在同一图像内会出现大小不同的人脸图像。
１人脸检测常用算法
人脸检测常用的基本算法大致可以分为以下四种：基于统计理论的人脸检测算法、基于知识的人脸检测算法、基于不变特征的 人脸检测算法和基于模板匹配的人脸检测算法。 本文按照此分类方法进行介绍并比较其优缺点。
使用人工神经网络的方法进行人脸检测的优点是可以简便的构造出神经网络系统作为分类器。使用人脸和非人脸样本对该系 统进行训练。Ｒｏｗｌｅｙ等人在１９９６年提出了针对正面垂直人脸检测的神经网络人脸检测方法闭，该方法将检测分为两个阶段。第一个 阶段为基于神经网络的分类器，该分类器的输入是规定尺寸的检测区域，输出为１到一ｌ的数，由此来判断检测区域是否为人脸。第 二个阶段是合并重复区域并且检测判别。由于训练样本以及分类器等因素，图像中的一定区域会产生重复检测。此阶段使用单层的 神经网络对重复检测进行合并，并使用一个多层的神经网络对检测结果进行判决。随后Ｒｏｗｌｅｙ又提出了改进算法［３１，使得该系统可 以检测图像中按任意角度旋转的人脸。改进算法首先检测输入图像的偏转角度，输出是一个角度值。接着按照这个角度值对输入图 像进行反转，把图像调整为正面的垂直人脸图像，然后利用针对正面垂直人脸检测的神经网络检测方法进行检测。在２００４年Ｂａｋｒｙ 等人提出了一种利用对称形式来提高神经网络人脸检测速度的快速神经网络检测方法。该方法将检测数据进行上下左右的对称翻 转后构成一个新的检测图像。利用新图像在频率域内的互相关特性，可以在减少训练样本及隐层神经元数目的情况下，达到与传统 神经网络相当的检测结果。因此，达到了提高速度的目的。 １．１．２支持向量机方法 支持向量机可被看作是多项式函数，神经网络，径向基函数等分类器的新发展，它最早是由Ｖａｐｎｋｉ等提出的基于结构风险最小 化原理的统计学习理论基础上发展而来的。支持向量机分类器是一个基于超平面的分类器．它的分离超平面能减小未知的测试数 据的期望误差。通过训练得到的最佳超平面最终由训练向量中的－－ｄ，部分子集加权组成，叫支持向量。最先将支持向量机应用于人 脸检测的是ｏｓｕｎａ等人。按照其文献结论，他们采用这个方法的检测效果和Ｓｕｎｇ［４］等人的方法相似，然而速度却提高了３０倍。 Ｈｅｉｓｅｌｅｔ等人采用两级ＳＶＭ的方法来检测人脸。根据一些预定义的特征点，从训练集中提取人脸和非人脸图像最有区别的多