基于人脸识别技术的研究
基于人脸识别技术的智能家电分类控制研究
基 于 人脸 识 别 技 术 的智 能 家 电分 类 控 制 研 究
基于人脸识别技术的智能家 电分类控制研究
Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｌ Ｃｏ ｎ ｔ ｒ ｏｌ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｆ Ｓ ｍａ ｒ ｔ Ａｐ ｐｌ ｉ ａ ｎ ｃ ｅ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｈｕ ｍａ ｎ Ｆ ａ ｃ ｅ Ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
关键词 ： 人脸识别 ， 智能家电， 信 息分 类 ， 集 中控 制
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基于CNN人脸识别模型的大学生课堂行为分析研究
基于CNN人脸识别模型的大学生课堂行为分析研究1. 引言1.1 背景介绍大学生课堂行为分析是一项具有重要意义的研究课题。
了解大学生在课堂环境中的行为习惯、学习表现和态度，对于提高教学质量、优化课堂管理都有着重要作用。
基于CNN人脸识别模型的大学生课堂行为分析研究，可以通过抓取实时课堂视频数据，对学生的表现进行准确识别和评估，为教师提供更加客观、科学的课堂反馈，有助于推动教学方式的创新和提高教学效果。
本研究旨在结合人脸识别技术和大学生课堂行为分析方法，探索基于CNN人脸识别模型的大学生课堂行为分析新模式，为提高教学质量和促进教学改革提供科学依据。
【200字】1.2 研究意义人脸识别技术已经在各个领域取得了显著的进展，包括安全监控、人脸解锁、人脸支付等。
而将人脸识别技术应用于大学生课堂行为分析，具有重要的研究意义和实际应用价值。
通过人脸识别技术可以实现对大学生在课堂中的行为进行自动化监测和记录，为教师和学校管理者提供客观的数据支持，有助于更准确地评估学生的学习状态和行为表现。
通过识别学生的面部表情和表情变化，可以深入分析学生在课堂中的情绪状态，为教师及时发现并解决学生在学习过程中的困惑和压力，提高学习效果。
人脸识别技术还可以用于课堂点名和考勤管理，减轻教师繁重的工作负担，提高教学效率。
本研究对促进大学生学习过程的智能化、个性化和高效化具有重要意义。
1.3 研究目的本研究的目的是通过基于CNN人脸识别模型的大学生课堂行为分析研究，探讨如何利用先进的人脸识别技术来提高课堂教学效果和管理水平。
具体来说，本研究旨在通过分析大学生在课堂上的行为特征，如专注度、互动频率等，来评估他们的学习态度和教学效果。
我们还将探讨如何通过人脸识别技术实时监测学生的课堂表现，提高教师对学生学习状态的把握，提供个性化的教学服务。
通过这一研究，我们希望能够为大学课堂教学和管理提供新的思路和方法，促进教育信息化的发展，提升学生的学习体验和成绩水平。
基于LTP算法的人脸识别技术研究
基于LTP算法的人脸识别技术研究随着科技的发展，人脸识别技术已经得到广泛应用，并成为了安防领域的核心技术之一。
而在人脸识别技术中，LTP算法是一种比较经典的算法，它能够高效地进行人脸特征提取和人脸匹配。
本文将对基于LTP算法的人脸识别技术进行研究和分析，并介绍其在实际应用中的一些优缺点和未来发展方向。
一、LTP算法简介LTP（Local Ternary Pattern）算法是一种基于局部纹理特征的图像处理算法，它是LBP（Local Binary Pattern）算法的改进版。
与LBP算法类似，LTP算法也是一种局部特征提取算法，主要用于提取图像中的纹理特征。
但与LBP算法不同的是，LTP算法采用了三进制码，使得它在提取图像纹理特征时更加准确和鲁棒。
在LTP算法中，将图像的每个像素点作为中心点，根据中心点周围相邻像素点灰度值的大小关系，将其转换为三进制码，从而得到一个二值序列。
这个二值序列就是该像素点的LTP值，它可以有效地反映出图像中的纹理信息。
通过计算LTP 值，我们可以得到整幅图像的LTP特征，从而实现对图像的纹理特征提取。
二、基于LTP算法的人脸识别技术在人脸识别领域，LTP算法主要被用于提取人脸图像的纹理特征，从而实现人脸识别。
在基于LTP算法的人脸识别技术中，首先要对人脸图像进行人脸检测和人脸对齐，然后再提取人脸图像的LTP特征。
在人脸检测方面，目前常用的方法有Haar特征分类器、HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征、深度学习等。
其中，Haar特征分类器是一种常用的特征提取方法，它可以有效地检测人脸区域。
而在人脸对齐方面，主要采用的是仿射变换算法和三维旋转算法，从而使得提取到的人脸LTP特征更加准确和鲁棒。
在人脸识别方面，基于LTP算法的人脸识别技术主要分为两个步骤：特征提取和特征匹配。
在特征提取方面，通过计算人脸图像的LTP特征，可以得到一个长度为N的特征向量，其中N代表特征向量的维数。
基于人脸识别技术的研究
基于人脸识别技术的研究谷冰(沈阳职业技术学院辽宁沈阳110045)露■似器N E YV A LL E工应用科学[摘要]随着计算机技术的迅猛发展，人们期望计算机能具有人的视觉功能，然而除了一蝗专用的视觉系统外，迄今为止，还没有较为成功的通用视觉系统。
人脸识别目前的社会需求巨大，几乎各行各业都迫切需要。
主要针对人脸识别技术进行综述，并展望其未来的发展前景。
[关键词】人脸识别特征识别人工神经网络中图分类号：TP3文献标识码：^文章编号：1671--7597(2008)1120127一01牛物特征识别技术是指人体生物特征识别技术，这是一一种利用人体生物特征来进行身份识别的技术。
人体生物特征包括生理特征和行为特征，生理特征包括D N A、指纹、掌纹、人脸、虹膜等特征，行为特征包括语音、笔迹、步态等特征。
生物特征识别技术为身份识别提供了一个解决方案，同时，生物识别技术也是目前最方便最安全的识别技术。
利用生物特征技术来识别人的身份，i E成为I T行业的一项重要革新。
与其他生物特征识别技术相比，人脸识别具有三个优点：后验识别性能优越：人脸图像的普遍性：非接触式的操作方式。
人脸图像由于年龄、姿态、表情、光照等阏素而具有“一人千面”的特点，因此，人腧识别面临多方面的挑战。
一、人赡识尉的发晨过程早在I：世纪60年代术，人脸识别即引起了研究者的强烈兴趣。
但早期的人脸识别一般都需要人的某些先验知识，无法摆脱人的干预。
进入上世纪90年代，由于高速度、高性能计算机的出现。
人脸识别的方法有了重大突破。
进入了真正的机器自动识别阶段，人脸识别研究得到了前所未有的重视。
虽然我们人类可以毫小困难地通过人脸来辨别一个人，但是利用计算机进行完全自动的人脸识别仍存在许多嗣难．其表现在：人脸是t I i H,J体，存在表情变化：人脸随年龄的增长而有所改变：发型、眼镜对人脸造成遮挡：人脸所成I冬I像受光照、成像角、成像距离等影响。
此外，人脸识别技术研究与相关学科的发展及人脑的认识程度紧密联系。
人脸识别技术的研究现状与发展趋势
人脸识别技术的研究现状与发展趋势概述人脸识别技术是一种通过对人脸图像或视频进行分析和比对，判断出人脸身份的技术。
这项技术在近年来取得了显著的突破，并被广泛应用于安全领域、人机交互、金融支付、社交娱乐等众多领域。
本文将介绍人脸识别技术的研究现状以及其发展趋势。
研究现状人脸识别技术在过去几十年中得到了快速发展，如今已成为计算机视觉领域的热门研究方向。
以下是一些目前人脸识别技术的研究现状：1. 特征提取与匹配算法特征提取与匹配算法是人脸识别技术的核心。
在特征提取方面，研究者广泛应用了图像处理和机器学习等技术，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
这些算法能够有效地提取出人脸的关键特征，为后续的比对工作提供支持。
2. 深度学习在人脸识别中的应用近年来，深度学习技术的快速发展为人脸识别带来了新的突破。
通过深度神经网络的训练，可以自动学习到更具判别性的人脸特征表示，提高了人脸识别的准确度和鲁棒性。
卷积神经网络（CNN）在人脸识别中得到了广泛应用，例如通过使用一系列卷积层、池化层和全连接层，能够直接从原始图像中提取出重要的特征。
3. 三维人脸识别传统的人脸识别技术主要基于二维图像，对于角度、光线和表情的变化比较敏感。
而三维人脸识别技术通过获取人脸的深度信息，能够克服这些限制，提高了识别的准确性和可靠性。
通过利用激光扫描仪或结构光相机等设备，可以获取到更加丰富和准确的人脸几何形状信息。
发展趋势人脸识别技术在未来的发展中有着广阔的应用前景，以下是一些发展趋势：1. 高精度与高速度随着硬件技术的不断进步，人脸识别系统将能够实现更高的识别精度和处理速度。
新的算法和硬件架构的引入将进一步提高人脸识别系统的性能，使其能够在更广泛的领域得到应用。
2. 多模态融合人脸识别技术通常是基于可见光图像进行的，然而可见光图像往往受到环境光线的干扰。
为了提高识别的鲁棒性，未来的发展趋势之一是将多模态信息融合到人脸识别系统中，例如红外图像、热能图像等，以增强识别的准确性和稳定性。
基于深度学习技术的人脸识别算法研究
基于深度学习技术的人脸识别算法研究随着科技的不断进步和人们对便捷生活的需求，人脸识别技术已经被广泛应用于各种领域，例如人脸解锁、人脸支付、人脸考勤等等。
而其中最核心的技术便是人脸识别算法。
目前，基于深度学习技术的人脸识别算法已经成为主流，并且在准确度和稳定性上都有了极大的提升。
一、人脸识别算法的基本原理人脸识别算法主要包含三个步骤：人脸检测、人脸对齐、人脸识别。
其中，人脸检测指的是在一张图像中检测到可能存在的人脸位置；人脸对齐是将检测到的人脸进行对齐，使得不同姿态、光照下的人脸能够比较精确地在同一平面上；人脸识别则是基于人脸的特征向量进行比对和识别。
其中，深度学习技术在人脸识别中扮演了至关重要的角色。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，通过对大量数据进行训练，可以让计算机自动学习和提取数据中的特征。
在人脸识别领域，深度学习技术通过构建卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，不断优化人脸识别算法的准确性和稳定性。
二、基于深度学习的人脸识别算法的优缺点相对于传统的人脸识别算法，基于深度学习技术的人脸识别算法具有以下优点：1. 鲁棒性更强：基于深度学习的算法对光照、姿态、遮挡等因素的鲁棒性更强，同时也不容易受到攻击和欺骗。
2. 准确性更高：由于深度学习算法能够自动提取并学习图像中的特征，因此可以得到更为准确的人脸匹配结果。
3. 处理速度更快：基于深度学习的人脸识别算法可以借助GPU等技术进行加速，处理速度更快。
而基于深度学习的人脸识别算法同样存在一些不足之处，比如：1. 数据要求高：深度学习的训练需要大量的数据，而且数据质量也会影响算法的准确性。
2. 隐私问题：由于人脸识别技术的应用范围很广，大量的人脸数据会涉及到隐私问题，因此需要加强人脸数据的保护。
三、当前主流的深度学习人脸识别算法目前，几款主流的基于深度学习的人脸识别算法包括：1. DeepFace：由Facebook于2014年提出，这个算法采用了神经网络模型和3D面部重建等技术，准确率达到了97.35%。
人脸识别毕业论文
人脸识别毕业论文人脸识别技术在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
它不仅广泛应用于安全领域，如身份验证和视频监控，还在商业和娱乐领域中得到了广泛应用。
本文将探讨人脸识别技术的原理、应用和潜在的问题。
首先，我们来了解一下人脸识别技术的原理。
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识别技术，通过对人脸进行采集、提取和比对，来判断一个人的身份。
在人脸识别过程中，首先需要对人脸进行采集，通常是通过摄像头获取人脸图像。
然后，通过图像处理算法，提取人脸的特征点，如眼睛、鼻子和嘴巴等。
最后，将提取到的特征与数据库中的已知人脸特征进行比对，以确定身份。
人脸识别技术在安全领域中得到了广泛应用。
例如，许多机场和边境检查站使用人脸识别技术来加强边境安全和打击恐怖主义。
此外，许多公司和政府机构也使用人脸识别技术来进行员工考勤和门禁控制。
人脸识别技术的高精度和高效率使其成为安全领域中的重要工具。
除了安全领域，人脸识别技术还在商业和娱乐领域中得到了广泛应用。
许多手机和电脑都配备了人脸识别解锁功能，使用户可以方便而安全地解锁设备。
此外，一些社交媒体平台也使用人脸识别技术来进行人脸标记和面部识别，以提供更好的用户体验。
然而，人脸识别技术也存在一些潜在的问题。
首先，隐私问题是人脸识别技术面临的主要挑战之一。
由于人脸识别技术需要收集和存储大量的人脸数据，这可能导致个人隐私泄露的风险。
此外，人脸识别技术的准确性也存在一定的局限性。
例如，当人脸图像受到光线、角度和遮挡等因素的影响时，人脸识别系统可能无法正确识别。
为了解决这些问题，研究人员正在不断改进人脸识别技术。
他们通过改进图像处理算法和模型训练方法，提高了人脸识别系统的准确性和鲁棒性。
此外，一些法律和政策也被制定，以保护个人隐私和规范人脸识别技术的使用。
总结起来，人脸识别技术在安全、商业和娱乐领域中发挥着重要作用。
它通过采集、提取和比对人脸特征，来判断一个人的身份。
然而，人脸识别技术也面临着隐私和准确性等问题。
基于深度学习技术的人脸识别技术研究
基于深度学习技术的人脸识别技术研究人脸识别技术是指通过计算机技术对人脸进行识别的技术。
随着近年来计算机技术的不断发展，人脸识别技术也逐渐成熟并广泛应用于各个领域，如门禁控制、安防监控、金融安全等。
而基于深度学习技术的人脸识别技术在其中发挥了重要作用，能够更加准确地识别人脸，并且能够逐步学习不同人脸的特征，提供更加切实可行的应用。
一、深度学习技术深度学习技术是一种以人工神经网络为基础的机器学习技术。
它通过大数据、多层次的神经元连接、显式特征学习等方式，模拟人类大脑的神经网络结构进行学习。
深度学习技术能够快速的处理大量数据，并通过大量的训练得到更加精准的结果。
研究人员逐渐发现，深度学习技术的应用可以进一步扩展到人脸识别领域。
二、基于深度学习技术的人脸识别技术基于深度学习技术的人脸识别技术主要包括以下几个方面：1. 人脸检测人脸检测是指对图像中的人脸进行检测与定位。
人脸检测技术是基于图像处理、计算机视觉和模式识别技术实现，其核心在于检测出人脸的区域。
人脸检测技术通过图像处理、特征提取和分类器训练等步骤，实现对人脸的自动检测。
而基于深度学习技术的人脸检测技术能够更精准地识别人脸，并快速处理大批量的图像数据。
2. 人脸识别人脸识别是基于人脸图像所具有的独特特征，对不同人进行辨认的过程。
它是基于人脸检测、特征提取和模式识别技术实现的。
而基于深度学习技术的人脸识别技术能够在处理大量数据及提取更加全局和语义化的特征的同时，有效的提高了人脸识别精度与效率。
3. 人脸跟踪人脸跟踪技术是计算机视觉技术领域中的重要技术。
它是在多帧视频图像序列中，通过对目标特征的提取与跟踪，实现目标物体的跟踪。
基于深度学习技术的人脸跟踪技术和传统算法相比，具有更高的跟踪精度和更好的鲁棒性，可以很好地解决人脸跟踪中一些传统算法所面临的问题。
三、应用前景基于深度学习技术的人脸识别技术能够广泛应用于多个领域。
其中包括：1. 人脸识别门禁系统基于人脸识别技术的门禁系统，可以较好的保证进入区域的安全性。
基于PCA的人脸识别方法研究的开题报告
基于PCA的人脸识别方法研究的开题报告一、研究背景和意义随着计算机科学技术的发展，人脸识别技术已经成为了一种非常重要的技术。
人脸识别技术已经被广泛应用于数字图像处理和计算机视觉等领域。
然而，传统的人脸识别方法存在着一些固有的限制。
这些限制包括不能适应光照和角度的变化，容易受到噪声和背景的干扰等。
为了解决这些问题，人们提出了许多基于PCA的人脸识别方法。
PCA属于一种线性降维方法，可以将高维的数据降低到低维。
这种方法可以分离出不同的人脸特征，并且可以消除噪声和背景的干扰。
基于PCA的人脸识别技术已经成为了一种非常流行的技术。
然而，该方法还存在着一些问题。
例如，在人脸图像中，不同的表情和姿势可能会对PCA造成一些影响，从而影响人脸识别的准确性。
因此，本研究旨在探索基于PCA的人脸识别技术的优缺点，并进行改进，以提高其准确性和适应性。
二、研究内容和方法本研究将分为以下三个部分：1. 对PCA算法进行研究，探索其原理和优缺点。
2. 对基于PCA的人脸识别技术进行研究，分析其适用性和不足之处。
3. 提出改进的算法，以提高人脸识别的准确性和适应性。
本研究将采用以下方法进行：1. 阅读大量文献，了解PCA算法及其在人脸识别中的应用。
2. 收集人脸图像数据，对PCA算法和基于PCA的人脸识别算法进行实验分析。
3. 根据实验结果进行分析和总结，提出改进算法。
三、预期成果和意义本研究的预期成果包括：1. 对PCA算法进行深入研究，掌握该算法的基本原理和优缺点。
2. 对基于PCA的人脸识别技术进行分析，提出改进的算法，以提高人脸识别的准确性和适应性。
3. 提高对人脸识别技术的理解和研究水平，为其发展提供有力支持。
本研究的意义在于：1. 改进基于PCA的人脸识别技术，提高其适应性和准确性。
2. 推动人脸识别技术的发展，在人脸识别等领域中得到广泛应用。
3. 为后续研究提供一定的参考和借鉴。
基于统计方法的人脸识别技术研究
基于统计方法的人脸识别技术研究人脸识别技术是当今世界上最火热的技术之一。
它不仅广泛用于安保领域，还被应用于物联网、智能家居等众多领域。
随着科技的发展，人脸识别技术的应用范围不断扩大，人们对其安全、准确性、便利性等方面的需求也在不断增加。
基于统计方法的人脸识别技术是其其中一个发展方向，本文将就此进行探讨。
一、基于统计方法的人脸识别技术是什么？基于统计方法的人脸识别技术是指通过数学统计方法将输入的人脸图像与事先存储在数据库中的人脸图像进行比对，从而实现人脸识别的过程。
主要包括两个阶段：特征提取和分类识别。
特征提取是将原始图像转化为数学形式，分类识别是通过分类器将提取到的特征与预先定义的模板进行比对。
二、基于统计方法的人脸识别技术有哪些方法？在基于统计方法的人脸识别技术中，主要有以下三种方法：1. Fisher线性判别分析法（Fisherface）Fisherface是一种经典的基于统计方法的人脸识别技术。
其主要思想是通过最大化类间差异和最小化类内差异来进行特征提取，并通过最小化两个特征向量之间的欧氏距离来进行分类。
Fisherface能够提取到比PCA方法更具鉴别性的特征，从而提高了人脸识别的准确率。
2. 线性判别分析法（LDA）LDA也是一种基于统计方法的人脸识别技术。
其与Fisherface方法类似，都是通过最大化类间差异和最小化类内差异来进行特征提取，并通过最小化两个特征向量之间的欧氏距离来进行分类。
与Fisherface方法不同的是，LDA是一种监督学习方法，需要预先确定每个人的类别信息。
3. 独立成分分析法（ICA）ICA是一种基于统计方法的盲源分离技术，也可以用于人脸识别。
其主要思想是对输入的数据进行独立成分分析，并将得到的独立成分作为新的特征进行分类识别。
ICA方法具有良好的抗噪能力和鲁棒性，但需要满足一定的独立性假设。
三、基于统计方法的人脸识别技术的优势和不足基于统计方法的人脸识别技术具有以下优势：1. 准确率高：与传统的模板匹配方法相比，基于统计方法的人脸识别技术具有更高的识别准确度，能够准确地识别出输入的人脸。
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基于人脸识别技术的研究
作者：谷 冰
来源：《硅谷》2008年第22期
[摘要]随着计算机技术的迅猛发展，人们期望计算机能具有人的视觉功能，然而除了一些
专用的视觉系统外，迄今为止，还没有较为成功的通用视觉系统。人脸识别目前的社会需求巨
大，几乎各行各业都迫切需要。主要针对人脸识别技术进行综述，并展望其未来的发展前景。
[关键词]人脸识别 特征识别 人工神经网络
中图分类号：TP3文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2008）1120127－01
生物特征识别技术是指人体生物特征识别技术，这是一种利用人体生物特征来进行身份识
别的技术。人体生物特征包括生理特征和行为特征，生理特征包括DNA、指纹、掌纹、人
脸、虹膜等特征，行为特征包括语音、笔迹、步态等特征。生物特征识别技术为身份识别提供
了一个解决方案，同时，生物识别技术也是目前最方便最安全的识别技术。利用生物特征技术
来识别人的身份，正成为IT行业的一项重要革新。与其他生物特征识别技术相比，人脸识别
具有三个优点：后验识别性能优越；人脸图像的普遍性; 非接触式的操作方式。人脸图像由于
年龄、姿态、表情、光照等因素而具有“一人千面”的特点，因此，人脸识别面临多方面的挑
战。
一、人脸识别的发展过程
早在上世纪60年代末，人脸识别即引起了研究者的强烈兴趣，但早期的人脸识别一般都
需要人的某些先验知识，无法摆脱人的干预。进入上世纪90年代，由于高速度、高性能计算
机的出现，人脸识别的方法有了重大突破，进入了真正的机器自动识别阶段，人脸识别研究得
到了前所未有的重视。
虽然我们人类可以毫不困难地通过人脸来辨别一个人，但是利用计算机进行完全自动的人
脸识别仍存在许多困难，其表现在：人脸是非刚体，存在表情变化；人脸随年龄的增长而有所
改变；发型、眼镜对人脸造成遮挡；人脸所成图像受光照、成像角、成像距离等影响。此外，
人脸识别技术研究与相关学科的发展及人脑的认识程度紧密联系。这诸多因素使得人脸识别研
究成为一项极富挑战性的课题。
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19世纪末期，Sir Franis Galton就对人脸识别的问题进行了研究。早期人脸识别研究主要
有两个方向：一是提取人脸几何特征的方法，该识别方法从图像中抽取特征比较困难，对强烈
的表情变化或姿态变化鲁棒性较差，更适合于做粗分类。主要代表是MIT的Brunelli和Poggio
小组；二是模板匹配的方法。主要是利用计算机模板和图像灰度的自相关性来实现识别功能。
主要代表是Harvard和Smith_Kettlewell眼睛研究中心的Yuille。Berto在1993年对这两类方法
作了较全面的介绍和比较后认为：模板匹配的方法优于几何特征的方法。
目前的研究也主要有两个方面：其一是基于整体的研究方法。它考虑了模式的整体属性，
包括特征脸方法(Eigenface)。在此基础上还出现了各种改进方法，如Yale大学的Belhumeur提
出的Fisher脸方法等；SVD分解的方法；弹性图匹配的方法(elastic graph matching)；隐马尔可
夫模型方法(Hidden Markov Model)；神经网络方法；其二是基于特征分析的方法，也就是将人
脸基准点的相对比率和其它描述人脸脸部特征的形状参数或类别参数等一起构成识别特征向
量。这种基于整体脸的识别不仅保留了人脸部件之间的拓扑关系，而且也保留了各种部件本身
的信息。
二、人脸识别方法的研究
（一）基于特征脸（PCA)的人脸识别方法。特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法。
高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以
构成低维线性空间。将人脸图像在这些低维线性空间进行投影，由此形成识别的特征向量，这
就是特征脸方法的基本思想。这种方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像的统计特
性。
采用特征脸识别方法有良好的稳定性、位移不变性、特征向量与图像的高度成比例变化以
及转置不变性。不足之处是受表情变化、光照角度强度变化和视角变化等严重影响，鲁棒性较
差。为了解决上述缺点，研究人员在此基础上发展了许多改进方法：如将特征脸与线性判别函
数相结合，可以使得对光照及人脸表情不太敏感。
（二）弹性匹配的人脸识别方法。弹性图匹配方法是一种基于动态连接结构(Dynamic Link
ArchitectureDLA)的方法，它将人脸用格状的稀疏图表示，图中的节点用图像位置的Gabor小
波分解得到的特征向量标记(称为jet)，图的边用连接节点非距离向量标记。
小波特征分析是一种时频分析，若空间一点周围区域的不同频率响应构成该点的特征串，
则其高频部分就对应了小范围内的细节，而低频部分则对应了该点周围较大范围的概貌。因此
采用小波变化特征的弹性图匹配方法，既考虑了局部人脸细节，又保留了人脸的空间分布信
息，而且它的可变形匹配方式在一定程度上能够容忍人脸从三维到二维投影引起的变形。此
外，Gabor小波与人眼视网膜对图像的响应具有相似的形状，而且对图像亮度具有鲁棒性，通
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过对jet的归一化处理，也能消除图像对比度的影响，因此弹性图匹配方法对光照、位移、旋
转及尺度变化都不敏感。基于弹性图匹配的识别系统主要缺点是对每个存储的人脸需计算其模
型图，因此计算复杂，存储量大，利用聚束图匹配可部分克服这个缺点。
（三）神经网络的人脸识别方法。人工神经网络是由多个神经元按照一定的排列顺序构成
的，是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经
元的结构极其简单，功能有限，但由大量神经元所构成的网络系统却能够实现复杂丰富的功
能。神经网络系统除了具有集体运算的能力和自适应的学习能力外，还有很强的容错性和鲁棒
性，善于联想、综合和推广。神经网络模型各种各样，它们是从不同的角度对生物神经系统不
同层次的描述和模拟。有代表性的网络模型有感知器、多层映射BP网络、RBF网络、
Ilopficld模型等。目前，在人工神经网络的实际应用中，绝大部分的神经网络模型都是采用BP
网络及其变化形式，它也是前向网络的核心部分，是人工神经网络最精华的部分。BP网络主
要用于函数逼近、模式识别、数据压缩等领域。
（四）线段Hausdorff距离（LHD）的人脸识别方法。LHD是基于从人脸灰度图像中提取
出来的线段图，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段
集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，该方法
在不同光照条件下和不同姿态情况下有较好的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
（五）支持向量机(SVM)的人脸识别方法。近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一
个新的热点，它试图使得学习机在经历风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性
能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分
的问题转化成一个高维的线性可分的问题。实验结果表明SVM有较好的识别率。
（六）几何特征的人脸识别方法。几何特征可以是眼、鼻、嘴等部件的形状或类型以及它
们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，但识别率较低。
三、总结
今天，人脸识别技术虽然离我们的目标仍然有一定的差距，但是随着科学技术的发展及各
种技术手段的综合应用，一定会推动人脸识别技术不断向前发展。
参考文献：
[1]金忠,人脸图像特征抽取与维数研究[博士学位论文][D].南京:南京理工大学,1999.
龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn
[2]苏光大,非接触式人脸识别技术,计算机世界报,2006年07月24日,第28期.
作者简介：
谷冰，女，沈阳建筑大学在读研究生，计算机科学与技术专业。