人脸图像检测与识别方法综述
人脸识别综述
人脸识别综述人脸识别是一种通过计算机技术对图像或视频中的人脸进行识别和验证的技术。
随着计算机视觉和模式识别技术的不断发展，人脸识别技术在各种领域和应用中被广泛应用，如安全、监控、人机交互等。
本文将综述人脸识别技术的发展历程、主要方法和应用，以及目前面临的挑战和未来的发展趋势。
首先，人脸识别技术的发展经历了几个阶段。
早期的人脸识别技术主要基于几何特征的测量，如距离、角度和比例等，但这种方法对姿态、光照和表情等因素敏感，容易出现误识别。
随着模式识别理论的发展，基于统计和机器学习的人脸识别方法得到了广泛应用，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）等。
这些方法利用人脸图像中的主要特征、能量和信息等进行训练和分类，具有较高的识别率和鲁棒性。
近年来，深度学习技术的兴起极大地推动了人脸识别技术的发展，通过构建深层神经网络模型，实现了更准确和鲁棒的人脸识别。
其次，人脸识别技术的核心是提取和匹配人脸图像中的特征。
常用的特征提取方法包括几何特征、纹理特征和局部特征等。
几何特征是基于脸部形状和结构的特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置和大小等。
纹理特征是通过分析图像中的灰度、颜色和纹理等信息获得的特征。
局部特征是利用图像中特定区域的局部信息获取的特征，如眼睛区域、嘴巴区域等。
对于特征匹配，主要采用的方法是基于距离或相似度度量的方法，如欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
然后，人脸识别技术在多个领域具有广泛的应用。
在安全领域，人脸识别技术可以用于身份验证和非法入侵检测。
例如，人脸识别技术可以用于解锁手机、电脑或门禁系统，以确保只有合法用户可以访问。
在监控领域，人脸识别技术可以用于追踪和识别嫌疑人。
在人机交互领域，人脸识别技术可以用于实现手势交互和情感识别。
此外，人脸识别技术还广泛应用于娱乐、医疗和教育等领域。
然而，人脸识别技术仍然面临一些挑战。
首先，光照和表情变化对人脸识别的影响较大，这容易导致识别错误。
《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。
人脸识别算法综述及算法性能比较
人脸识别算法综述及算法性能比较近年来，随着人工智能和机器学习的发展，人脸识别技术逐渐成为安保和智能化领域的重要应用之一。
传统的密码、身份证等身份验证方式已经逐渐被人脸识别技术所取代，因为它具有更加准确、无法被冒用的特点。
人脸识别技术是将人脸图像与系统库中的已知人脸图像进行比对来识别人脸的过程。
其中最核心的就是人脸识别算法，人脸识别算法是指利用计算机技术对人脸图像进行检测、特征提取、匹配等过程，从而实现人脸识别的技术。
目前，主流的人脸识别算法主要包括以下几种：1. 统计学方法统计学方法是比较早期的一种人脸识别算法，它主要通过使用数据统计方法来实现人脸识别。
该方法利用了人脸图像的统计特征，例如人脸形状、亮度、纹理等特征，然后通过比较不同人脸特征之间的差异来进行人脸识别。
常用的统计学方法主要包括主成分分析法（PCA）、线性判别分析法（LDA）等。
2. 人工神经网络方法人工神经网络方法是一种通过人类大脑的神经网络模型来进行人脸识别的方法。
该方法通过人类大脑的感知机制对输入的人脸图像进行学习和分析，并利用类似于人类大脑进行识别的方式来实现人脸识别。
在人工神经网络方法中，深度学习算法如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等广泛应用于人脸识别领域。
3. 特征脸法特征脸法是一种基于图像分析和数学方法的人脸识别算法。
该算法的核心思想是通过矩阵特征分解的方法来获取人脸图像中的主要特征，并通过比较不同人脸图像之间的特征差异来实现人脸识别。
4. 特征脸法变体特征脸法变体是对特征脸法算法的改进和完善，它主要包括多尺度与多方向特征脸法（MDFL）、局部特征脸法（LBP）和Gabor小波变换特征脸法（GWFL）等算法。
这些算法主要通过引入多尺度、多角度和局部特征等方法来提高人脸特征的区分度和准确识别率。
5. 支持向量机方法支持向量机方法是一种基于统计学习理论的人脸识别算法。
该算法通过建立一个最优的非线性分类器来实现人脸识别，并利用支持向量机的孪生支持向量机方法来解决分类器的不确定性问题。
人脸检测算法综述
人脸检测算法综述人脸检测算法是计算机视觉领域中一个重要的研究课题，其目标是将输入的图像中的人脸位置准确地定位和标记出来。
人脸检测算法在人脸识别、人脸表情分析、姿态估计等领域有着广泛的应用。
本文将对人脸检测算法进行综述，主要包括Viola-Jones算法、基于特征的分类器算法、基于深度学习的算法以及一些最新的研究成果。
Viola-Jones算法是人脸检测领域的经典算法之一，该算法在2001年提出，基于Haar-like特征和Adaboost分类器。
Haar-like特征是一种有效的特征描述方法，通过矩形区域的亮度差值来描述人脸的特征。
Adaboost算法通过迭代训练一系列简单的弱分类器来构建一个强分类器。
Viola-Jones算法的优点是速度快，适用于实时人脸检测，但其性能在复杂背景和姿态变化较大的情况下表现较差。
基于特征的分类器算法是一类常见的人脸检测方法，其中最典型的是Haar特征和HOG特征。
Haar特征是一种基于灰度图像的矩形区域亮度差值的描述方法，而HOG特征是一种基于图像梯度统计的特征描述方法。
这些方法的关键在于选择合适的特征和训练分类器。
这些算法在一些特定场景中表现较好，但在复杂场景中仍然面临一些困难。
近年来，基于深度学习的人脸检测算法取得了显著的进展。
深度学习方法通过神经网络模型自动学习特征和分类器，可以较好地处理复杂背景和姿态变化。
其中最经典的算法是基于卷积神经网络（CNN）的方法，如DPM、R-CNN、Faster R-CNN等。
这些算法通过多层卷积、池化和全连接等操作，逐层提取图像特征，并通过分类器判断是否为人脸。
CNN具有较强的表示能力和自适应性，使得其在人脸检测中表现出色。
最近一些研究成果进一步提高了人脸检测的性能。
例如，YOLOv3算法采用了特征融合和多尺度检测方法，通过将不同层的特征进行融合和整合，提高了检测的准确性和速度。
RetinaFace算法结合了多尺度和多任务学习，通过对不同尺度的特征进行检测和回归，实现了更精准的人脸检测。
人脸识别技术综述
一、计算机人脸识别技术的基本 原理
计算机人脸识别技术的基本原理是利用图像处理和模式识别的方法，通过对人 脸图像进行预处理、特征提取和分类器设计，来对人脸进行识别。
1、人脸预处理
人脸预处理是计算机人脸识别技术的第一步，它的目的是去除图像中的噪声、 光照、表情等因素，使得人脸图像更加清晰和规整。人脸预处理的方法包括灰 度化、二值化、去噪、归一化等。
人脸识别技术综述
基本内容
随着科技的不断发展，人脸识别技术已经成为了日常生活中不可或缺的一部分。 从安防领域的身份认证到金融风控领域的风险控制，再到人机交互和智能客服 领域的用户体验优化，人脸识别技术都有着广泛的应用。本次演示将对人脸识 别技术进行综述，探讨其发展历程、现状、优缺点、挑战和未来发展方向。
相信在未来的发展中，人脸识别技术将会不断完善和提升，为人类的生活和工 作带来更加便捷和安全的应用体验。
参考内容
基本内容
随着科技的进步，计算机人脸识别技术得到了广泛的应用和发展。人脸识别技 术是一种利用计算机视觉技术来对人脸进行识别和认证的技。术，它的应用范 围已经涉及到安全监控、门禁系统、身份认证、人机交互等众多领域。本次演 示将对计算机人脸识别技术进行综述，介绍其基本原理、实现方法和发展趋势。
2、特征提取
特征提取是人脸识别的关键步骤之一，它的目的是从预处理后的图像中提取出 有效的特征，用于区分不同的人脸。特征提取的方法包括基于几何特征的方法、 基于统计特征的方法和基于深度学习的方法等。
3、分类器设计
分类器设计是人脸识别的最后一步，它的目的是利用已经训练好的分类器对人 脸特征进行分类和识别。分类器设计的方法包括支持向量机、神经网络、决策 树等。
随着人们对个人隐私保护的重视，未来的人脸识别技术将会更加注重隐私保护， 例如采用盲生化和隐私保护技术来保护用户的隐私。
人脸检测与识别的方法
人脸检测与识别的方法一、传统方法1.图像金字塔图像金字塔是指通过对图像进行多次减采样或加采样得到一系列分辨率不同的图像。
人脸检测中使用图像金字塔可以将输入图像在不同尺度下进行处理，从而实现对不同尺度的人脸进行检测。
2. Haar特征和级联分类器Haar特征是指用于检测人脸的一种灰度特征，它可以通过计算图像上不同区域的灰度差值来表示。
级联分类器是指通过级联多个简单的分类器来构建一个复杂的分类器，用于对图像中的人脸进行分类。
通过结合Haar特征和级联分类器可以实现高效的人脸检测。
3.高斯混合模型与皮肤颜色模型高斯混合模型是指将图像中的像素分布建模为几个高斯分布的加权和，通过对图像进行颜色建模可以用于判断像素是否属于人脸区域。
皮肤颜色模型是一种常用的方法，通过对肤色像素的统计分析可以辅助人脸检测。
二、深度学习方法1.卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种深度学习模型，通过使用包含卷积层和池化层的结构可以从原始图像中学习到人脸特征。
通过在大量标注有人脸的数据集上进行训练，可以实现高效准确的人脸检测和识别。
2.目标检测框架目标检测框架是一种深度学习模型，通过将图像中的人脸看作一个目标并进行检测和定位。
常用的目标检测框架包括RCNN系列（如Faster RCNN、Mask RCNN）和YOLO系列（如YOLOv3）。
这些框架可以同时实现人脸检测和人脸识别。
3.人脸关键点检测人脸关键点检测是指通过深度学习模型来预测人脸中的关键点位置，如眼睛、鼻子、嘴巴等。
通过检测人脸关键点可以实现更加准确的人脸检测和识别。
常用的人脸关键点检测方法包括人脸解析模型（如BlazeFace）和人脸关键点检测模型（如Hourglass）。
总结：传统方法主要包括图像金字塔、Haar特征与级联分类器、高斯混合模型和皮肤颜色模型等；而深度学习方法主要包括卷积神经网络、目标检测框架和人脸关键点检测等。
随着深度学习技术的发展，深度学习方法在人脸检测与识别中取得了更好的表现，但传统方法在一些特定场景下仍然具有一定的优势。
基于深度学习的人脸识别方法研究综述
基于深度学习的人脸识别方法研究综述基于深度学习的人脸识别方法研究综述人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，在诸多领域得到了广泛应用，如安全监控、电子支付、社交网络等。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的人脸识别方法逐渐成为研究热点。
本文将综述近年来基于深度学习的人脸识别方法的研究进展，包括人脸特征提取、人脸检测与对齐、人脸验证和人脸识别等方面。
一、人脸特征提取人脸特征提取是人脸识别中的核心环节，其目标是将人脸图像中的信息转化为具有辨识能力的特征向量。
目前，基于深度学习的人脸特征提取方法主要包括基于卷积神经网络（CNN）和基于生成对抗网络（GAN）的方法。
其中，CNN主要通过在多层次上提取人脸图像的局部以及全局特征，并将它们融合到最终的特征向量中。
GAN则通过生成器和鉴别器的博弈过程，生成逼真的人脸图像，并从中提取有用的特征向量。
二、人脸检测与对齐人脸检测与对齐是在人脸图像中精确定位出人脸并对其进行标准化的过程。
基于深度学习的人脸检测与对齐方法主要有两种思路，一种是基于Proposal的方法，如R-CNN、Fast R-CNN 和Faster R-CNN等，另一种是基于单阶段的方法，如YOLO和SSD等。
这些方法通过学习图像中人脸的特征模式，实现高效且准确的人脸检测与对齐。
三、人脸验证人脸验证是指判断两个给定的人脸图像是否属于同一个人。
基于深度学习的人脸验证方法主要通过学习一个特征空间，将输入的人脸图像映射到特征向量上，并计算两个特征向量之间的距离来判断是否属于同一个人。
常用的深度学习模型包括Siamese网络和Triplet网络等，它们都具有较好的特征区分能力和鲁棒性。
四、人脸识别人脸识别是指从多个候选人中识别出给定的人脸图像所属的身份。
基于深度学习的人脸识别方法主要借鉴人脸验证的思想，通过学习一个更大的特征空间，实现多个人脸图像之间的比对和识别。
在大规模人脸识别任务中，深度学习模型如Inception-ResNet和VGG等被广泛应用，并取得了显著的性能提升。
机器视觉中的人脸识别技术综述
机器视觉中的人脸识别技术综述一、绪论机器视觉是一个跨学科、交叉领域的学科，融合了计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的知识和技术。
其中，人脸识别技术作为一种典型的机器视觉应用，被广泛应用于安防、金融、医疗、交通等领域。
本文旨在对人脸识别技术进行综述，着重介绍其技术原理、现有算法、应用场景以及主要挑战。
二、人脸识别技术原理人脸识别技术依靠计算机对人脸图像进行处理和分析，从而对其进行识别。
其技术原理包括图像获取、预处理、特征提取和分类等四个步骤。
1.图像获取图像获取是人脸识别技术的第一步，其核心是采集和保存人脸图像数据。
常见的图像获取方式包括摄像头、扫描仪、红外线等。
2.预处理图像预处理是对采集的图像进行处理，使其更加适合进行后续处理。
其主要包括去噪、滤波、灰度化、对齐、归一化等技术手段。
3.特征提取特征提取是人脸识别技术的核心，其目的是从人脸图像中提取出最具有区分度的特征。
常用的特征提取方法包括局部二值模式(LBP)、主成份分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、Gabor滤波器等。
4.分类人脸图像的分类是指将针对某个人脸提取到的特征进行比对，从而判断该人脸是否为已知人脸或者新人脸。
常用的分类方法包括支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)、神经网络等。
三、人脸识别算法人脸识别技术的研究与应用已经有近几十年的历史，现有的算法也越来越成熟和丰富，其中主要包括传统算法和深度学习算法两大类。
1.传统算法传统算法是指在深度学习算法出现之前，使用传统的机器学习和图像处理技术进行特征提取和分类的技术手段。
常用的传统算法包括PCA、LDA、SVM、k-NN等。
在处理小规模的数据集时，这些传统算法表现出了很好的效果，但在处理大规模、复杂数据集时，效果不如深度学习算法。
2.深度学习算法深度学习算法是指利用深度神经网络对人脸数据进行特征提取和识别的方法。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
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综述《自动化技术与应用》2004年第23卷第12期Survey人脸图像检测与识别方法综述王科俊,姚向辉(哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001)摘要:本文对人脸识别技术中的检测和识别分成两部分进行了讨论。
首先,系统的整理分析了人脸检测的各种方法。
其次,作为人脸识别技术的第二个环节,对人脸的各种识别方法进行了比较性的论述,重点讨论了当前热点的识别算法。
最后对人脸识别技术的发展方向进行了展望。
关键词:人脸检测;人脸识别;特征提取;模式识别中图分类号: TP391141 文献标识码:A 文章编号: 100327241 (2004) 1220005205Survey of Human Face Detection and RecognitionWANG Ke -jun ,YAO Xiang -hui(College of Automatization , Harbin Engineering University , Harbin 150001 ,China) Abstract :This paper describes the problem of human face detection and recognition. Firstly it synthesizes and analyzes the methods of human face de2tection systematically from the view of the classification of human face detection ,detection effect and future prospect.of the Human face recognition , this paper discusses different recognition methods comparatively. It emphasizes the recognition algorithmmostly used at present and views the trend of human face recognition.As the second stageKey words :Face detection ; Face recognition ; Feature extraction ; Pattern recognition1 引言自从美国9. 11事件后,人的身份确定问题就不仅仅是为了银行存款、电子商务、家庭安全等服务了,而是提升到了国家安全的角度,如何利用人体的生物特征(如指纹、人脸、虹膜、掌纹等)迅速判断并确定一个人的身份成了现在各个国家重点研究的技术。
这就迫切需要生物识别技术的发展和完善。
生物识别技术在上个世纪已经有了一定的发展,其中应用最广泛的是指纹识别技术,在全球生物识别市场上指纹识别占了53 %份额,这说明指纹识别技术已经趋近于成熟,但是人脸识别技术的研究目前还处于起步阶段。
指纹、掌型、虹膜等识别技术都需要被识别者配合,但人的面部识别则可以用摄像头远距离捕捉图像,在当事人不知不觉的情况下完成身份确认识别工作,这对反恐怖活动等有非常重大的意义。
人脸的检测与人脸的识别是人脸识别技术两个不可分的部分,一个完整的人脸识别系统将是这两部分的有机结合,为了论述方便,下文将对人脸检测和识别的各种方法分别进行论述。
收稿日期:2004 -006 -102 人脸的检测方法目前很多人脸识别技术的研究工作都是假定图像中的人脸已经被检测和定位,而为了设计出一个自动人脸识别系统,快速而高效的检测出人脸是比较关键的一步。
目前人脸检测还是一个相当困难的工作,还有许多问题有待解决。
国内外比较流行的人脸检测方法主要有:基于特征的人脸检测算法[1 ]、基于统计的人脸检测算法、基于模板的人脸检测算法和基于人脸彩色信息的检测算法[7 ]等。
2. 1 基于面部重要特征的人脸检测方法基于特征的人脸检测方法是利用人脸的先验知识导出的规则来进行人脸检测的。
人脸各个器官的分布总是存在着一定的规律性,例如人的两个眼睛总是对称分布在人脸的上半部分,鼻子和嘴唇中心点的连线基本与两眼之间的连线垂直,嘴巴绝对不会超过眼睛的两端点,如果这个人的双眼距离为d,那么双眼到嘴的垂直距离一般在0. 8 —1. 25倍的d,人们就可以利用这些描述人脸局部特征分布的规则来进行人脸检测。
当满足这些规则的图像区域找到后,则认为一幅人脸已被检测出来,然后可以对候选的人脸区域进行进一步的论证,以确定候选区域是否是Techniques of Automation & Applications |. 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 《自动化技术与应用》2004年第23卷第12期综述Survey实现人脸的检测。
实际上,人脸检测问题被转化为了统计模式识别中的二分类问题。
为一维)通过某种变换,转换到另外一个空间,在这个空间上,人基于特征空间的方法的思想是将人脸的二维图像(可转化(2)基于特征空间的方法2. 3 基于模板匹配的人脸检测方法人脸。
这种方法所存在的问题主要是:检测率不高,如果图像背景中存在类人脸区域,则必然会导致误检;对于不同视角的人由于某些人脸特征不可见,所以不能使用这种方法检测;用于描述人脸特征之间关系的规则不易设计,规则制定的过高或者过低会造成拒识或误识。
基于面部重要器官特征的人脸检测方法在人脸识别研究的初期应用比较多,现在人们往往把它作为其它检测方法的辅助手段。
2. 2 基于统计的人脸检测方法基于统计的人脸检测方法[3 ,4]不是针对人脸的某一特征,它是从整个人脸的角度出发,利用统计的原理,从成千上万张人脸图像中提取出人脸共有的一些规律,利用这些规律来进行人脸的检测。
由于人脸图像的复杂性,显式地描述人脸特征具有一定困难,因此基于统计的方法越来越受到重视。
此类方法将人脸区域看作一类模式,使用大量的“人脸”与“非人脸”样本,构造并训练分类器,通过判别图像中所有可能区域属于哪类模式的方法脸特征与非人脸特征的区别能更好的体现出来了,这样就可以比较容易的进行人脸的检测。
主分量分析(PCA , Principal -Component Analysis) [2 ,6 ]是一种常用的方法。
它是根据图像的统计特性进行正交变换(K-L变换),以消除原有向量各个分量间的相关性,变换得到对应特征值依次递减的特征向量,即特征脸。
具体的实现方法是:同时使用N ×N象素分辨率的“人脸”和“非人脸”样本,样本预处理后按行列顺序展开为样本向量进行主分量分解。
采用k均值聚类方法在特征空间中建若干个“人脸”簇(Clusters) ,同时建立包围“人脸”簇的若干个“非人脸”簇,以使“人脸”与“非人脸”模式的边界区分开来。
这种方法的一大难点就是非人脸的样本很难获得。
因为随着环境的不同而不同,非人脸区域很难有确定性。
特征空间方法还有因子分解方法( Factor Analysis , FA)和Fisher准则方法( Fisher Linear Discriminant , FLD)。
此外,小波变换也被用于人脸检测,如小波变换中提取人脸的多分辨率特征作为分类的依据。
特征空间方法优于其它方法的一点就是它能把特征压缩。
从而使计算量减小,这对于搜索式的人脸检测来说是非常有价值的。
特征空间的方法无论是对于人脸检测还是人脸识别,都是很有前景的研究方向。
(3)基于人工神经网的方法由于人工神经网络(ANN)高度的自适应性,它对于图像的容忍度相当高,对于平移、变形、噪声甚至局部残缺的图像都能够保持一定的识别率,因而有时候可能会达到传统方法很难达到的可喜效果。
人工神经网(ANN)方法是把模式的统计特性隐含在ANN的结构和参数之中,对于人脸这类复杂的、难以显式描述的模式,基于ANN的方法具有独特的优势。
采用3层以上的BP网络或是Hopfield网络,取得足够量的N ×N像素的人脸样本和非人脸样本,作为神经网络输入的训练样本,进行人工神经网络的训练,训练过程中不断调整网络的权值和层数,最后使网络能将人脸和非人脸能很好的区分开来。
然后用这个训练好的网络来对含有人脸图像的背景图像进行搜索,找到符合条件的区域。
这就是人工神经网络方法用于人脸检测的基本原理。
人工神经网络虽然有它独特的优势,但也有致命的缺点,一方面是用于训练输入的样本维数过高,计算量太大,不容易收敛,搜索的过程也会很慢。
另外一个问题就是很难找到一个标准的非人脸的样本,来适应各种情况。
基于统计模型的人脸检测方法是目前比较流行的人脸检测方法,是解决复杂的人脸检测问题的有效途径。
早期基于模板匹配的检测方法[8 ,9]是这样做的:首先建立一个标准的人脸模板,由包含局部人脸特征的子模板构成,然后对一幅输入图像进行全局搜索,对应不同尺度大小的图像窗口,计算与标准人脸模板中不同部分的相关系数,通过预先设置的阈值来判断该图像窗口中是否包含人脸。
Yullie等人[10 ]提出了基于弹性模板的方法用于人脸的检测。
弹性模板[11 ]是由一个根据被测物体形状而设定的参数化的可调模板和与之相应的能量函数所构成,能量函数要根据图像的灰度信息、被测物体轮廓等先验知识来设计。
当用弹性模板进行人脸检测时,首先,将可调模板在待测图像中移动,并动态地调整其参数,计算能量函数。
当能量函数到达最小值时,根据其位置和参数所决定的可调模板形状应该达到与人脸形状的最佳拟合,这样就检测到了一幅人脸。
这种方法的优点在于,由于使用的弹性模板可调,能够检测不同大小、具有不同偏转角度的物体。
但是其缺点是检测前必须根据待测人脸的形状来设计弹性模板的轮廓,否则会影响收敛的结果;当对图像进行全局搜索时,由于要动态地调整参数和计算能量函数,计算时间过长。
3 人脸的识别方法人脸识别的研究已经有很长的历史,最早可以追溯到上个世纪法国人Galton[11 ]的工作,但真正有发展还是近30年的事。
人脸识别的输入图像通常有3种情况:正面、倾斜、侧面。
从| Techniques of Automation & Applications. 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 综述《自动化技术与应用》2004年第23卷第12期Survey1973年Kanade[12]的工作起至今,大多数人脸识别研究工作的对象为正面或接近正面的人脸图像。