人脸识别综述(模式识别论文)
人脸识别综述
人脸识别综述摘要:首先介绍了人脸识别的发展历程及基本分类；随后对人脸识别技术方法发展过程中一些经典的流行的方法进行了比较详细的阐述。
最后介绍了人脸识别的应用及发展现状，总结了人脸识别所面临的困难。
关键词:人脸识别1引言人脸是人类最重要的生物特征之一，反映了很多重要的生物信息，如身份，性别，种族，年龄，表情等等。
随着计算机技术的飞速发展，基于人脸图像的计算机视觉和模式识别问题也成为近些年研究的热点问题。
其中包括人脸检测，人脸识别，人脸表情识别等各类识别问题。
对于人脸识别问题的研究已有几十年的时间，在理论研究和实际开发方面都取得了一定的进展，并且目前已有一些电子产品配备了人脸识别系统。
但是，对于人脸性别和种族识别的研究却比较少，但研究这个问题的意义和实际价值却是不可忽视的。
在实际公共场所的安检系统中，大多数情况下都是将多种模式识别系统结合在一起，以尽量提高检测识别的准确度，性别识别系统也是其中不可缺少的一部分。
对它的研究不仅有助于提供更多个性化的人机交互方式，还可以应用于各种监控系统、电子产品的用户身份鉴别和信息采集系统。
从理论意义上来说，也丰富了原有的人脸识别方法，使得人脸识别系统不但可以识别出被识别者是谁，还能自动给出其性别和种族，从而提高人脸识别的准确率和图像检索效率。
所谓人脸识别,就是利用计算机分析人脸视频或者图像,并从中提取出有效的识别信息,最终判别人脸对象的身份。
人脸与人体的其他生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来,它们所具有的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提；同其他生物特征识别技术相比,人脸识别技术具有操作简单、结果直观、隐蔽性好的优越性。
因此,人脸识别在信息安全、刑事侦破、出入口控制等领域具有广泛的应用前景。
2人脸识别的发展历程及方法分类关于人脸识别的研究最早始于心理学家们在20世纪50年代的工作，而真正从工程应用的角度来研究它则开始于20世纪60年代。
最早的研究者是Bledsoe,他建立了一个半自动的人脸识别系统,主要是以人脸特征点的间距、比率等参数为特征。
基于opencv和dlib的人脸识别智能考勤系统毕业论文
基于opencv和dlib的人脸识别智能考勤系统毕业论文引言智能考勤系统在现代管理中起到了重要的作用。
传统的考勤方式存在诸多问题，如易伪造、低效率等。
人脸识别技术作为一种高效准确的生物特征识别技术，被广泛应用于智能考勤系统中，为解决传统考勤方式的问题提供了新的解决方案。
本文将基于opencv和dlib开源库，研究并设计一种基于人脸识别的智能考勤系统。
通过分析人脸特征，建立人脸识别模型，并结合考勤系统的需求，实现对员工的自动识别和考勤管理。
该系统将提高考勤的准确性和效率，减少传统考勤方式所带来的问题。
在本论文中，我们将介绍智能考勤系统的背景和意义，探讨人脸识别在智能考勤中的应用价值。
通过研究和实践，我们希望为智能考勤系统的开发和应用提供有益的参考。
论文结构本论文将分为以下几个部分：引言：介绍智能考勤系统的背景和意义，以及人脸识别在智能考勤中的应用价值。
相关技术综述：综述人脸识别技术和智能考勤系统的相关技术，包括opencv和dlib的基本原理和应用。
智能考勤系统设计：详细介绍基于___和dlib的人脸识别智能考勤系统的设计思路和实现方法。
实验与结果分析：通过实验验证系统的性能和准确性，并对结果进行详细分析和讨论。
总结和展望：总结本论文的研究工作，对智能考勤系统的发展趋势和未来工作进行展望。
通过以上结构的论述，旨在全面介绍基于___和dlib的人脸识别智能考勤系统的设计与应用，为相关研究和实践提供有益的参考。
本章将介绍OpenCV和dlib的基本原理和功能，以及它们在人脸识别领域的应用。
OpenCV（开放源代码计算机视觉库）OpenCV是一种开源的计算机视觉库，它提供了一系列用于处理图像和视频的函数和算法。
OpenCV可以在多个平台上运行，并支持多种编程语言。
在人脸识别中，OpenCV提供了丰富的功能和方法。
它可以用于检测人脸、识别人脸特征、比较人脸相似度等。
OpenCV使用了各种机器研究和图像处理技术，使其成为人脸识别领域的重要工具之一。
人脸识别技术设计论文
人脸识别算法摘要人脸自动识别是模式识别领域的一项热门研究课题，有着十分广泛的应用前景。
本文对人脸位置矫正，人脸的特征提取和识别这些方面进行了研究，并提出了相应的实现算法。
人脸位置矫正作为人脸检测定位的一个环节，在计算机人脸识别中具有重要的意义。
本文第二章提出了一种基于单人脸灰度图像中眼睛定位的人脸位置矫正方法，它是针对人眼灰度变化特点、人眼几何形状特征及双眼的轴对称性而设计的。
实验结果表明，该方法对于双眼可见单人脸灰度图像能实现快速有效矫正，并能在矫正结果中精确给出双眼瞳孔位置。
本文第三章提出了一种基于神经网络的主元分析人脸图像识别方法。
该方法利用非线性主元分析神经网络对人脸图像提取人脸特征（矢量），并在BP神经网络上实现了对人脸图像的识别。
实验结果证明了该方法的有效性和稳定性。
关键词人脸位置矫正，人脸特征提取，人脸识别，神经网络，灰度图像，图像块纵向复杂度，主元分析法，1-iThe Design and Implementation of Algorithms for Human FaceRecognitionAbstractThe automatic recognition of human faces is a hot spot in the field of pattern recognition , which has a wide range of potential applications . As the results of our in-depth research ,two algorithms are proposed : one for face pose adjustment , the other for facial feature extraction and face identification .Face pose adjustment , as a loop of human face location, is very important in computer face recognition. Chapter 2 of this thesis presents a new approach to automatic face pose adjustment on gray-scale static images with a single face . In a first stage , the right positions of eyes are precisely detected according to several designed parameters which well characterize the complex changes of the gray parameter in and around eyes and the geometrical shape of eyes . During the second stage , based on the location and the symmetry feature of eyes , the inclination angle is calculated and the face position is redressed . The experimentation shows that the algorithm performs very well both in terms of rate and of efficiency . What’s more , due to the precise location of eyes , the apples of the eyes are detected .In chapter 3, a novel approach to human face image recognition based on principal component analysis and neural networks has been proposed . By using BP neural networks , human face images are successfully classified and recognized according to the output of BPNN whose input is the eigenvector extracted from the human face images via nonlinear principal1-iicomponent analysis of a single layer neural network . Simulation results demonstrate the effectiveness and stability of the approach .KeywordsFace Pose Adjustment, Facial Feature Extraction , Human Face Recognition , Neural Networks , Gray-scale Static Image , Vertical-complexity of Image Block, Principal Component Analysis1-iii致谢首先要感谢我的毕业设计导师曹文明教授，他是我在人脸识别领域研究的启蒙老师。
人脸识别 毕业论文
人脸识别毕业论文人脸识别：技术的进步与隐私的考量人脸识别技术是近年来快速发展的一项领域，它的应用范围涉及到安全监控、身份验证、智能手机解锁等诸多领域。
然而，随着这项技术的普及和应用，人们开始关注其中的隐私问题。
本文将探讨人脸识别技术的发展、应用场景以及对隐私的影响。
一、人脸识别技术的发展人脸识别技术源于计算机视觉领域，其目的是通过分析和识别人脸图像中的特征，来实现对人脸的自动识别。
随着计算机硬件和算法的不断改进，人脸识别技术在准确度和速度方面取得了巨大的突破。
现在，人脸识别技术已经广泛应用于安全监控、边境检查、身份验证等领域。
二、人脸识别技术的应用场景1. 安全监控：人脸识别技术在安全监控领域具有重要的应用。
通过将人脸图像与数据库中的照片进行比对，可以实现对特定人员的追踪和监控。
这种技术在公共场所的安全保障方面发挥了重要作用。
2. 身份验证：人脸识别技术在身份验证领域也得到了广泛应用。
无论是解锁智能手机还是进入某些场所，人脸识别技术都可以提供一种便捷的身份验证方式，取代传统的密码或卡片。
3. 人机交互：人脸识别技术还可以用于改善人机交互体验。
例如，智能电视可以通过人脸识别技术自动调整画面亮度和音量，以适应观看者的需求。
三、人脸识别技术对隐私的影响尽管人脸识别技术在许多领域都带来了便利和安全，但它也引发了人们对隐私的担忧。
首先，人脸识别技术需要大量的个人生物信息，如面部特征和身份信息，这可能会导致这些信息被滥用或泄露。
其次，人脸识别技术的准确度和误识率仍然存在一定的问题，可能会导致误认和冤假错案的发生。
此外，人脸识别技术的使用范围越来越广泛，可能会对个人的行踪和习惯进行跟踪和分析，进一步侵犯个人隐私。
面对这些问题，我们需要在技术发展和隐私保护之间寻求平衡。
一方面，政府和企业应加强对人脸识别技术的监管和管理，确保其合法、合规的使用。
另一方面，个人也应提高自身的隐私保护意识，避免随意泄露个人生物信息。
人脸识别算法综述
人脸识别算法综述随着科技的不断发展和应用，人脸识别技术逐渐成为了主流领域之一。
人脸识别技术，简单来说就是将人脸图片中的重要特征识别出来，从而实现人脸图片的匹配和识别。
人脸识别技术的应用领域广泛，包括生物特征识别、安全访问控制、公安犯罪侦查等。
其中，人脸识别算法作为人脸识别技术的核心内容，其性能指标和可靠性是影响人脸识别技术应用范围和效果的重要因素。
一、人脸识别算法的分类人脸识别算法可以分为传统的基于特征的算法和基于深度学习的算法。
传统的基于特征的算法，是从人脸图像中提取出人脸的特征向量，通过比对不同人脸的特征向量来识别出人脸。
而基于深度学习的人脸识别算法，则是通过深度神经网络模型，提取人脸图像的高层次特征，通过这些高层次特征来识别人脸。
二、传统的基于特征的人脸识别算法1. Eigenface算法Eigenface算法，是早期应用最广泛的基于特征的人脸识别算法之一，该算法基于PCA主成分分析理论，将人脸图像的主成分作为特征向量。
该算法在人脸识别中的表现很好，但缺陷是对于光照等环境因素较为敏感，只能在受控环境下使用。
2. Fisherface算法Fisherface算法，是对Eigenface算法的改进，该算法利用LDA线性判别分析理论，将人脸图像的类间距离最大化，并将类内距离最小化，从而提高了人脸识别的鲁棒性。
3. LBP算法LBP（Local Binary Pattern）算法，是一种基于纹理特征的人脸识别算法，该算法不依赖于人脸的几何形状，而基于图像纹理进行分析。
该算法有效解决了光照等环境变化的影响，但对于人脸表情和遮挡等因素的识别表现不佳。
三、基于深度学习的人脸识别算法1. DeepIDDeepID算法，是一种基于卷积神经网络的人脸识别算法。
该算法通过深度神经网络模型，从训练样本中提取出高层次的人脸特征，实现人脸的分类识别。
该算法在2014年首次提出，在人脸识别领域取得了不俗的表现。
2. DeepFaceDeepFace算法，是Facebook推出的一种基于深度学习的人脸识别算法，其主要特点是可以通过引入大量的无标签数据来进行训练。
论文：人脸识别系统的原理与发展
人脸识别系统的原理与发展摘要人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
本文提出了基于24位彩色图像对人脸进行识别的方法，介绍的主要内容是图像处理，它在整个软件中占有极其重要的地位，图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率。
本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。
在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确定是否就是人脸，同时采用高斯平滑来消除图像的噪声，再进行二值化，二值化主要采用局域取阈值方法，接下来就进行定位、提取特征值和识别等操作。
经过测试，图像预处理模块对图像的处理达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。
【关键字】：人脸识别；光线补偿；高斯平滑；对比度增强一课题的来源随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。
目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。
而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。
人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。
这并非虚构的情节。
在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。
在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。
二人脸识别技术的研究意义1、富有挑战性的课题人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一，同时也具有较为广泛的应用意义。
人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容。
人脸识别研究综述剖析
人脸识别过程一般要经过图像预处理、特征提取、匹配识别三个步骤,其中特征提取和匹配识别尤为重要。
特征提取的主要工作是从人脸图像中提取一组反应人脸特征的向量表征人脸样本,这个过程常与特征降维重合;匹配识别则是对待识别的图像进行识别分类,这一过程通过选择适当的匹配策略将输入到分类器的图像数据与数据库中的数据进行匹配,进而判断个体身份人脸携带了许多信息,是由眼睛、鼻子、嘴、和下巴等部位组成的,但因个体差异使这些器官的形状和大小及分布因人而异;在人脸图像中, 再加上光照、姿态、表情等因素的变化,使得人脸图像的识别过程变得异常复杂人脸识别的优点——无直接接触性、自然容易接受及非侵犯性等(1)有很好的隐蔽性,不一定需要用户的配合就能釆集到所需画面,在安全监控、疑犯追踪和监控等领域展现了很好的适用性,这是其它的生物特征识别所不能取代的。
(2)它的采集方式友好,是一种非接触式采集,容易被用户接受,不会造成反感及抵触。
(3)它操作起来比较简单,不需要高深的专业知识,便于人们使用,是一种快捷的识别方式。
(4)它具有强大的事后追踪能力,相对于指纹、虹膜等识别能力,普通用户就可以做出判断;(5)识别结果显而易见,更符合人类的认知习惯,具备指纹识别等不具备可交互性,适合于改善人机界面;(6)需要的设备简单、成本低、通用,普通的摄像头就可以达到识别要求强调了其局限性,正是这些局限性给研究人员提供了研究思路。
这些局限性一般包括人脸图像的内在因素和外在因素造成的障碍,内在因素如年龄、表情、面部装饰和种族、性别的不同,外在因素有光照、姿态、摄像机的成像参数及釆集数据的规模等叙述了人脸识别的原理及发展历程,详细介绍了各历程中涌现出的代表性的人脸识别方法,从早期的面部剪影曲线的结构特征提取与分析到特征脸方法的提出,从线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法到非线性建模方法、统计学习理论、基于Boosting的学习技术、基于三维模型的人脸建模与识别方法。
人脸识别综述
人脸识别概述及其相关问题研究080303214 08计本2 李志超摘要：概述了人脸识别中的主要流程和主要技术，并且对其目前存在的问题和未来的发展做了一定的分析。
关键词：模式识别，人脸识别一．概述近年来,数字图像技术的应用范围越来越广,运用数字图像处理技术的身份验证则更是由于其在公安(罪犯识别等)、安全验证系统、信用卡验证等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
由于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,因此是身份验证的最理想依据。
这其中,利用人脸特征进行身份验证又是最自然直接的手段,相比于指纹、视网膜、虹膜、基因等其它人体生物特征,它具有直接、友好、方便的特点,更易于为用户所接受,因此备受关注。
虽然人类可以轻松识别出不同人的脸部特征,但机器对人脸的自动识别涉及到模式识别、数字图像处理、生理和心理学等多方面的课题。
人脸识别系统应该能够处理脸部图像的变化,但是同一张脸,在不同的视角,不同的描述方法下,图像的差别很大,人脸的自动识别因此也是极具挑战性的工作。
二．人脸识别过程及其技术人脸识别问题是指:对输入的人脸图像或者视频,首先判断其中是否存在人脸,如果存在人脸,则进一步的给出每个人脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息,并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴含的身份特征,并将其与已知人脸库中的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。
人脸识别的过程可以分为以下三个部分:1)人脸检测:判断输入图像中是否存在人脸,如果有,给出每个人脸的位置,大小;2)面部特征定位:对找到的每个人脸,检测其主要器官的位置和形状等信息;3)人脸比对:根据面部特征定位的结果,与库中人脸对比,判断该人脸的身份信息。
完整的人脸识别系统至少包括两个主要环节。
首先在输入图像中找到人脸的位置,将人脸从背景中分割出来;其次,将分割后的人脸图像进行特征提取和识别。
如下图1所示:2.1人脸的检测和定位2.1.1人脸的色彩特性研究发现，虽然不同种族的肤色差异较大，但在色彩空间中的分布相对集中，因此可以充分利用皮肤的色彩特点进行脸部肤色和五官的分割.这种肤色的分布服从高斯分布N(m,C)，其中：均值(Mean):m=E{x}，x=(r b)T，协方差(Covariance):C=E{(x–m)(x–m)T}.由高斯分布可得到图像中任一像素的值为肤色的概率Likelihood[3]，如下式所示.2.1.2彩色图转化为灰度图根据(1)可将原彩色图转化为灰度图.灰度图中的像素值表示该像素为肤色的概率.灰度图中肤色区域和非肤色区域存在着明显的差异，肤色区域要亮一些.2.1.3灰度图转化为二值图肤色区域和非肤色区域存在着明显的差异，因此可以用阈值法去除非肤色区域.由于固定阈值法不适用于色彩差异较大的各种人脸图像，因此采用自适应阈值选取法来获取最优阈值.自适应阈值选取法的原理如下：随着阈值的逐步减小，观察分割出的区域数目的增加情况.虽然这种增加速度有逐渐减缓的趋势，但当阈值取到一个很小值以至于部分非肤色区域被保留下来时，分割出的区域数目会产生一个跳变，此时的阈值即为最优阈值.用该阈值对灰度图做二值化处理，即:其中，gi(x,y)为灰度图中的像素值，T为自适应阈值选取的最优阈值.经过上述处理后，得到一幅二值图.2.1.4判断保留下的各个区域是否是人脸区域首先计算该区域的欧拉数Ｅ＝Ｃ－Ｈ，其中Ｃ为区域连通数，Ｈ为洞的数目，对于人脸而言，Ｅ应大于１.然后根据欧拉数E判断区域中是否存在洞，若是，则根据下列公式计算矩、质心和倾角.再利用人脸的几何特性进一步判断：计算区域的长、宽，若长宽比过大则丢弃；将标准人脸模板和区域重合，计算十字相关性.若关联性大于一个即定值，则该区域为人脸.2.2人脸特征提取2.2.1利用小波多分辨特性对人脸做降维表达对人脸图像做一阶小波分解,再对高频图做积分投影.图像积分投影定义如下：给定N×M大小的图像I(x,y)，分别定义水平函数量H(y)和垂直投影函数V(x)，图像区域为Ψ(x1＜x＜x2，y1＜y＜y2＝：2.2.2确定人脸带区在垂直细节图作积分投影，得到积分投影函数V(x)，寻找V(x)的两个极值点，它们就是人脸的左右边界.这两个点的位置确定了一个垂直带区，命名为“人脸外接带区”.人脸左右边界部分的小波系数较大，所以具有较大的值.利用两个峰值，可以确定人脸的垂直带区.2.2.3特征基线确定在人脸外接带区范围内，对水平细节图作水平积分投影，得到H(y).在眼睛、鼻子、嘴的位置附近，小波系数的值比较大，寻找H(y)中极值点，它们分别对应眼睛、鼻子和嘴的基线.对水平细节图中基线的区域分别进行垂直积分投影、检测结果、确定基线.眼睛基线附近应得到两个突起的峰值，鼻子和嘴应在两眼的峰值中间有一个长的峰值.最后，定义人脸的外接矩形.由于头发、胡须和衣服等在多数方向上具有较高的小波系数，所以无法准确定位人脸上下基线.根据人脸的形状，一般确定人脸的长宽比大约为1.5：1，将人脸的上下基线定义为与鼻子的基线等距.2.2.4基于特征基线提取特征眼：在眼睛基线附近做边沿检测，对检测结果做水平投影，确定眼睛的范围.做垂直投影，对区域中的黑点进行区域膨胀.取黑点的均值作为瞳孔的位置.鼻子：设两眼瞳距为1，在双眼下方(0.7,1)范围内寻找颜色较深的区域即鼻孔.两鼻孔的1/2处的亮度最高点即为鼻尖.嘴：寻找满足下列条件并位于脸的下方的区域即唇色.嘴到两眼中心的距离为(1.0,1.3).用类似眼睛的方法找到左右嘴角和嘴的中心.2.3人脸对比国内人脸对比技术已取得了一定的成果.BP神经网络是应用较为广泛的一种特征提取和对比方法.例如，可将标准化后人脸图像各点的灰度值作为特征提取网络的输入，其隐层输出作为识别网络的输入.识别网络的期望输出为赋予每个人的标识号.每人多张照片参加训练，根据训练人数的多少，可适当增减输出层结点数.该方法的优点是识别速度快、识别率高、自适应性强，但训练和收敛速度慢，容易陷入局部极小.另一种有效方法是将本征脸、协同算法和自联想神经网络等单一分类器结合起来，形成了多分类器结合的方法进行人脸对比，并在已有的几种分类器结合方法的基础上，对投票法作一些改进：不同分类器给予不同的“说话权重”，增加“第二候选人”，并根据“第一候选人”与“第二候选人”的可信度差，给“第一候选人”加“附加选票”.实验结果表明，采用多分类器结合方法后的识别率比单一分类器要高，改进后的投票法较其他多分类器结合方法有较好的识别率(可高达95%).三．人脸识别主流技术及其简介主流的人脸识别技术基本上可以归结为3类:基于几何特征的方法,基于模板的方法和基于模型的方法。
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1 人脸识别技术综述 控制工程 陈龙斌 12013002342
摘要：简要介绍了人脸识别技术的研究背景及其发展历程；对人脸识别技术的常用方法进行了分类总结；重点对近年来人脸识别方法的研究进展进行综述并对各种方法加以评价；总结了现阶段存在的研究困难并提出今后的发展方向。 关键词：人脸识别；人脸检测；人脸定位；特征提取
1 引言 随着计算机和生物医学工程技术迅速发展，利用生物特征来鉴别个人身份成为安全验证首选方式，具有普遍性、安全性、唯一性、稳定性等。可选的生物特征包括生理特征（如人脸、指纹、虹膜掌纹等）或行为特征（如笔迹、语音、步态等）。人脸识别技术是一种最友好的生物识别技术（非接触、非侵犯），它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域。人脸识别应用领域：身份鉴定、身份确认、视频监控、面部数据压缩。从二十世纪六十年代末至今，人脸识别算法技术的发展共经历了如下四个阶段： 1. 基于简单背景的人脸识别 人脸识别研究的初级阶段。利用人脸器官的局部特征来描述人脸。但由于人脸器官没有显著的边缘且易受到表情的影响，因此它仅限于正面人脸（变形较小）的识别。 2. 基于多姿态/表情的人脸识别 人脸识别研究的发展阶段。探索能够在一定程度上适应人脸的姿态和表情变化的识别方法，以满足人脸识别技术在实际应用中的客观需求。 3. 动态跟踪人脸识别 人脸识别研究的实用化阶段。通过采集视频序列来获得比静态图像更丰富的信息，达到较好的识别效果，同时适应更广阔的应用需求。 4. 三维人脸识别 为了获得更多的特征信息，直接利用二维人脸图像合成三维人脸模型进行识别，即将成为该领域的一个主要研究方向。
人脸识别系统，是指不需要人为干预，能够自动获取人脸图像并且辨别出其身份的系统。包括：数据采集、人脸检测与跟踪、人脸识别这三个子系统。目前国内比较成熟的人脸识系统有：1.中科奥森人脸识别系统 2.南京理工的人脸识别系统 3.深圳康贝尔人脸识别系统 2
人脸识别技术的研究范围主要包括以下几个方面： 1. 人脸检测：在输入的图像中寻找人脸区域。 2. 人脸的规范化：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。 3. 特征提取：从人脸图像中映射提取一组能反映人脸特征的数值表示样本。 4. 特征匹配：将待识别人脸与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。 5. 表情/姿态分析：让计算机感知表情变化，分析理解人的情绪。 6. 生理分类：对人脸生理特征分析，得出性别、年龄、种族等信息。
人脸识别流程 人脸识别的技术难点在于：1. 复杂条件下人脸检测和关键点定位 2. 光照变化 3. 姿态 4. 表情 5. 遮挡 6. 年龄 7. 低质量照片 8.大规模人脸识别 9. 样本缺乏 10.海量数据学习.11 信息采集设备带来的问题
2 图像预处理 人脸图像获取设备有照相机、摄像机、扫描仪等。包括静态图像和动态图像。常见格式有BMP、GIF、JPEG、TIFF、PSD、PNG、SWF、SVG等。 常用的图像预处理方法有灰度化、二值化、几何校正、直方图修正、滤波、锐化、像素平均法等。
2.1 图像去噪 一般来说，自然界中的噪声可以看成是一种随机信号。根据图像获取的途径不同，噪声的融入也有多种方式： 1. 图像是直接以数字形式获取的，那么图像数据的获取机制会不可避免地
人脸图像获取 人脸检测 定位人脸区域 预处理 特征抽取 人脸特征 对比识别 结果
人脸特征库 3
引入噪声信号； 2. 在图像采集过程中，物体和采集装置的相对运动。或采集装置的抖动，也会引入噪声，使图像变的模糊不清； 3. 在图像数据的电子传输过程中，也不同程度的引入噪声信号。 这些噪声信号的存在，严重的情况会直接导致整幅图像的不清晰，图象中的景物和背景的混乱。对于用于人脸识别的图像。由于噪声的引入，将不可避免地造成识别率的下降。对图像噪声的消除可以通过两个途径：空间域滤波或频率域滤波。消除噪声的方法很多，对于不同的噪声应该采用不同的除噪方法。主要的方法是：线性滤波、中值滤波、维纳滤波以及小波去噪等。
2.2 增强对比度 为了使人脸在图像中更为突出以便于下一步的特征提取，增强图像对比度是很有必要的。增强对比度有很多种方法，常见的有直方图均衡化和“S”形变换等方法。 “S”形变换方法将灰度值处于某一范围（人脸特征范围）内的像素灰度分布差距拉开，从而保证了对比度的提高，但此方法降低了其他灰度值的对比度。而直方图均衡化则是将像素的灰度分布尽量展开在所有可能的灰度取值上，这样的方法同样能使得图像的对比度提高。 将彩色图像转化成灰度图像是人脸识别方法中常见的处理过程，虽然转化过程丢失了一部分色彩信息，但是灰度图像拥有更小的存储空间和更快的计算速度。文献[1]给出了一种能够将RGB色彩转换成灰度级且适于突出人脸区域对比
度的转换模型：5.0144.0587.0299.0,bgryxf；其中f代表灰度值，r,g,b分别表示Red,Green,Blue分量的值。 文献[2]通过将人脸彩色图像从RGB色彩空间转换到RIQ色彩空间，得到了更适于频谱分析的特征分量。 4
2.3 二值化 图像经过灰度变换后仍然是比较复杂的，因此需要将多层次的灰度图像进行简化。二值化就是一个很好的选择。对于分析理解图像特征和识别图像大有裨益。原理就是通过一些算法，设定黑白二色的阈值，将图像中的像素颜色均转换为黑白二值，“1”表示黑色，“0”表示白色，这种图像称之为二值图像，便于特征提取。
2.4 锐化 使用梯度微分锐化图像时，会使噪声、条纹等得到增强。但是Soble算子引入了平均因素，对图像中的随机噪声有一定的平滑作用；不过由于它算法的特殊性会产生边缘粗而亮的不良后果。Sobel边缘检测算子使用一个水平的有向算子和一个垂直的有向算子，每一个逼近一个特定的偏导数矩阵。按照特定算法求这两个偏导矩阵的几何平均值，然后将该平均值赋给待求点的灰度值。
3 人脸检测与定位 人脸自动识别系统包括两个主要技术环节：人脸检测与定位和特征提取与人脸识别。从人脸自动识别技术所依据的理论来讲，人脸检测与人脸识别都是模式识别问题。人脸检测是把所有的人脸作为一个模式，而非人脸作为另一个模式，人脸检测的过程就是将人脸模式与非人脸模式区别开来。人脸识别是把每一个人的人脸作为一个模式来对待，不同人的脸属于不同的模式类，人脸识别的过程是将属于不同人的脸归于各自的模式。换句话说，人脸检测强调的是人脸之间的共性，而人脸识别则要区分不同人脸之间的差异，二者同属于模式分类问题。 人脸检测与定位是指检测图像中是否有人脸，若有，将其从背景中分割出来，并确定其在图像中的位置。主要方法有：
3.1基于模板的方法 第一步建立一个标准的人脸模板，需要包含人脸的各个局部特征。第二步对全面检查输入图像，计算与标准人脸模板中各局部特征的相似系数，与之前设定的阀值比较，判定是否存在人脸。 （1）固定模板匹配法：根据先验知识确定一个人脸检测模版。该模版包含人脸轮廓以及五官模型，计算样本图像区域与模板中人脸轮廓的相似性来徐略确定人脸大致区域，接着通过检测该区域中是否含有五官模型中要求的要素，如果有就可以判定该区域就是人脸区域。由于很难用一个通用的人脸模版来模拟出所有脸型，而且人的面部特征变化很大，致使这种方法很有局限性，目前该方法只作为粗检的手段。 （2）变形范本法：考虑到人脸是可变形体，该方法通过非线性最优化方法求得一个参数模板，该模版如果能使能量函数最小，那么它就能描述所求参数特征。该方法稳定可靠，而且与姿态和光照无关，但是能量函数的系数适应的范围不广而且计算量过大。该方法比较成熟，实现起来比较简单，但是效率并不高。 5
3.2基于特征的方法 人脸模式的变化满足一定的规律，所以可以归纳描述人脸特征的规 则，如灰度分布、比例关系、纹理信息等。 该方法首先检测出人脸面部特征的位置，然后根据各特征之间的几何关系来定位人脸。主要有以下两种方法： 基于器官特征的方法：该方法首先提取五官的图像特征。该特征可以用几何、灰度、空间等来描述。然后通过五官位置和相互之间几何关系来检测人脸。虽然每个人脸都不同，但是可以用轮廓规则、五官分布规则。对称性规则、运动规则来制定人脸判定规则。 基于肤色的方法：人脸肤色在颜色空间上的分布相对集中，而且与图片中其他部分是基本不重合的。当表情变化或者面部转动时，肤色并不会变，在人脸检测时有很强的稳定性。用肤色信息检测人脸时，要选择合理的色度坐标。通常的做法是将彩色的R、G、B分量归一化以便突出色度信息。相比于亮度而言，人对色度更加敏感。所以Y Cb Cr这样一个色差模型更符合人类视觉特点。其中，Y是亮度信号，Cr Cb是色度信号。虽然基于肤色的方法不够准确，但是能够简单快速地定位人脸
3.3基于外观学习的方法---目前的主流方法 这是一种学习型的方法。将人脸检测视为区分“非人脸样本”与“人脸样本”的模式识别问题，通过对大量人脸样本集和非人脸样本集的学习、训练产生建立起一个能正确识别人脸样本的分类器。然后扫描整个待检测图像，用分类器判别是否包含人脸。有很多种不同策略的分类器，如下所示： （1）隐马尔科夫模型：描述信号统计特性。其过程是一个双重随机过程。特征序列与状态序列之间的并没有严格的一一对应关系。这种模型对于状态序列来说是隐的。因为外界只能看到各个时刻的输出值，看不到其中复杂过程。 （2）支持向量机：兼顾模型的复杂性和学习能力，寻找一个平衡点。对有限样本的情况下非常适用。通过构造风险最小的分类面来解决一个受限二次规划问题。 （3）人工神经网络： 是一种模仿大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。边训练边测试，并把在错误结果作为“反面教材”，进一步修正分类器。预先将足够量“正、反”图像样本和其识别结果输入网络，通过训练它就能识别类似的图像是否包含人脸。但是想要获得期望的性能，调整网络结构参数的工作量很大。
3.4 Ada boost 方法 该方法中文意思是自适应性提升算法，是一种应用了迭代思想的机器学习方法。Viola于2001年开创性地将其应用到人脸检测方面，并且融合了积分图和级联分类器于其中。其核心思想是使大量弱分类器联合成为一个强分类器。虽然该方法源于PAC学习模型，但是并不过多地关注弱学习算法的先验知识，而是经过若干次迭代自适应地降低弱学习的错误率。每次用样本集训练后，重新确定每个样本的权重。将新的数据集交给下层分类器继续训练。作为最终决策分类器的