人脸识别的主要方法
人脸相似度识别原理
人脸相似度识别原理1. 介绍人脸相似度识别是一种用于判断两张人脸图像相似程度的技术。
它在人工智能领域得到了广泛的应用，比如人脸识别系统、人脸搜索引擎等。
人脸相似度识别的原理是通过计算两张人脸图像的特征向量之间的距离来判断相似度。
本文将详细探讨人脸相似度识别的原理及相关技术。
2. 人脸特征提取人脸相似度识别的关键是提取人脸图像的特征向量。
特征向量表示了图像中人脸的唯一特征，它可以用于表示人脸的形状、轮廓、纹理等信息。
常用的人脸特征提取方法主要包括以下几种：2.1 深度学习方法深度学习方法使用卷积神经网络（CNN）从人脸图像中提取特征。
通过多个卷积层和池化层的组合，深度学习模型可以学习到图像的层级特征。
常见的深度学习模型包括VGGNet、ResNet、Inception等。
这些模型在大规模数据集上进行训练，可以获得较好的泛化能力。
2.2 传统特征提取方法传统的人脸特征提取方法主要基于图像处理和模式识别技术。
常用的方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、小波变换等。
这些方法通过降维和特征选择等技术，将高维的人脸图像转换为低维的特征向量，以便后续的相似度计算。
3. 人脸相似度计算人脸相似度计算是判断两个人脸特征向量之间相似程度的核心任务。
常用的人脸相似度计算方法主要有以下几种：3.1 欧氏距离欧氏距离是最常用的距离度量方法，用于衡量两个向量之间的差异程度。
在人脸相似度计算中，可以将两个人脸特征向量视为两个点在高维空间中的位置，欧氏距离表示了这两个点之间的空间距离。
3.2 余弦相似度余弦相似度用于衡量两个向量之间的相似程度，不受向量长度的影响。
在人脸相似度计算中，将两个人脸特征向量视为两个向量在高维空间中的方向，余弦相似度表示了这两个向量之间的夹角。
3.3 相关系数相关系数用于衡量两个变量之间的线性相关程度。
在人脸相似度计算中，可以将两个人脸特征向量视为两个变量，相关系数表示了这两个变量之间的相关程度。
图像处理技术在人脸识别中的应用
图像处理技术在人脸识别中的应用随着科技不断地进步，现代社会对于人脸识别技术的需求也越来越高。
很多行业都涉及到了人脸识别技术，例如安防、金融、社交等领域。
为了更好地应对这些需求，图像处理技术在人脸识别中的应用也越来越广泛。
一、人脸检测人脸检测技术是指在多个图像中找到人脸的技术。
在人脸识别过程中，首先需要进行人脸检测。
常用的方法有基于颜色、形状和纹理等特征的检测方法。
与传统方法不同，现代图像处理技术将深度学习算法应用于人脸检测中，例如卷积神经网络（CNN）。
CNN是一种基于人工神经网络的深度学习算法，可以对输入的图像进行分类和识别。
在人脸检测中，CNN可以预训练，从而得到一个检测器。
这个检测器可以检测出输入图像中的人脸，并用一个矩形框圈出。
二、人脸特征提取人脸特征提取技术是指从图像中提取出能够区分不同人脸的特征。
通常有以下几种方法：1. Haar特征检测：通过对图像中的像素点进行积分，得到图像的不同区域之间的差异，从而提取出特征。
2. LBP（局部二值模式）特征：用局部信息表示整幅图像，通过比较邻域像素值的大小来计算每个像素的二值码，从而提取出特征。
3. HOG（方向梯度直方图）特征：通过计算图像中每个像素点周围像素的梯度信息，得到图像的梯度直方图，从而提取出特征。
三、人脸识别人脸识别是指通过识别人脸的特征，并将其与存储在数据库中的特征进行匹配从而实现身份认证的过程。
现代图像处理技术主要采用机器学习算法和人工神经网络的方法实现人脸识别。
人脸识别的常用方法包括：1.基于特征比对的人脸识别方法：该方法是将提取出的人脸特征与存储在数据库中的人脸特征进行比对，从而实现识别。
基于特征比对的人脸识别方法有SIFT、SURF等。
2. 基于深度学习的人脸识别方法：通过卷积神经网络等深度学习算法进行人脸特征提取和识别。
四、人脸识别的应用人脸识别技术在现代社会中有着广泛的应用，主要体现在以下几个方面：1. 安防：人脸识别技术可以应用于各类安防场景，例如门禁、监控等，实现重点区域的智能访问控制。
智能手机中的人脸识别技术使用方法
智能手机中的人脸识别技术使用方法智能手机在现代社会中逐渐成为人们生活中不可或缺的重要工具，而其中的人脸识别技术更是在手机的解锁、支付和照相等方面起到了重要的作用。
本文将向您介绍智能手机中人脸识别技术的使用方法，帮助您更好地利用手机的功能。
首先，让我们来了解一下人脸识别技术的原理。
智能手机中的人脸识别技术是通过使用手机前置摄像头扫描用户的面部特征，并根据面部特征生成一个独特的数学模型。
在用户使用手机时，系统会通过摄像头实时检测用户的面部特征，并与之前保存的模型进行比对。
如果两者匹配成功，系统会解锁手机或完成其他相关操作。
现在，让我们一起了解如何设置和使用智能手机中的人脸识别技术。
1. 首先，进入手机的“设置”菜单。
根据不同的手机品牌和型号，菜单的名称和位置可能会有所不同。
2. 在设置菜单中，寻找并点击“安全和隐私”或类似的选项。
在这个界面上，您将找到有关设备安全的各种设置选项。
3. 在安全和隐私设置界面上，您可能会看到一个名为“面部识别”、“人脸识别”或类似名称的选项。
点击进入该选项。
4. 接下来，您需要按照系统的指引进行人脸识别的设置。
系统可能会要求您将面部放入摄像头的框架内，并稍微移动头部以便摄像头能够捕捉到全面的面部特征。
您需要依次完成这些指引，直到系统成功生成您的面部识别模型。
5. 设置完成后，您可以选择启用人脸识别功能。
根据不同的手机系统，您可以在设置界面上找到相应的选项，并将其切换为“开启”状态。
现在，您已经成功设置了智能手机中的人脸识别技术。
下面我们将介绍一些使用人脸识别功能的场景。
1. 解锁手机：启用人脸识别功能后，您可以通过正对手机摄像头即可轻松解锁手机。
不需要再输入密码或通过指纹识别，您只需一目十行，即可快速解锁手机。
2. 支付：越来越多的手机应用和支付平台集成了人脸识别功能，您可以使用人脸识别技术进行支付确认。
在支付时，系统会要求您进行面部扫描以确认您的身份，从而增加支付的安全性。
人脸识别正确使用方法
人脸识别正确使用方法
人脸识别是一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物识别技术。
以下是使用人脸识别技术的正确方法：
1. 录入人脸数据：首先，需要录入自己的面部特征信息，以便系统能够识别。
可以通过手机或电脑上的摄像头进行录入。
在录入过程中，需要保持面部清晰，不要戴帽子、眼镜等遮挡物，以便系统能够准确地识别。
2. 开启人脸识别功能：在录入完人脸数据后，可以开启人脸识别功能。
在一些设备中，可以在设置菜单中找到相关选项。
开启后，系统会自动检测面部信息，并自动解锁手机或电脑。
3. 保持稳定的姿态：在进行人脸识别时，需要保持稳定的姿态，以便系统能够准确地识别面部特征。
如果头部晃动过大，可能会影响识别的准确性。
4. 保持清晰的面部特征：在进行人脸识别时，需要保持清晰的面部特征，以便系统能够准确地识别。
如果面部特征模糊或被遮挡，可能会影响识别的准确性。
5. 避免使用照片或视频：在进行人脸识别时，需要避免使用照片或视频来代替自己的面部特征。
这会严重影响识别的准确性。
6. 注意隐私保护：虽然人脸识别技术方便了我们的生活，但也需要我们注意隐私保护。
在使用时，需要注意保护个人信息和隐私，避免泄露个人信息和隐私数据。
总之，使用人脸识别技术的正确方法需要注意以下几个方面：录入清晰的人脸数据、保持稳定的姿态、保持清晰的面部特征、避免使用照片或视频、注意隐私保护等。
只有在这些方面都注意到了，才能保证人脸识别技术的正常工作并保护自己的信息安全和隐私。
人脸识别主要算法原理
人脸识别主要算法原理主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。
1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。
3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。
1. 基于几何特征的方法人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。
几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。
Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。
采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。
可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是:设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。
这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。
基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。
同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。
2. 局部特征分析方法（Local Face Analysis）主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。
使用AI技术进行人脸识别的方法与技巧
使用AI技术进行人脸识别的方法与技巧一、背景介绍随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的快速发展，人脸识别作为其中的重要应用之一，得到了广泛的关注和应用。
人脸识别技术通过对图像或视频中的人脸进行检测和分析，实现对个体身份的自动判别。
它在安全监控、社交媒体、金融支付和出入管理等领域具有广泛的应用前景。
二、算法原理1. 人脸检测人脸识别的第一步是检测输入图像中是否存在人脸，并将其框定出来。
传统的人脸检测算法采用特征提取和分类器结合的方法，如Haar Cascade、HoG等。
近年来，深度学习技术取得了突破性进展，在人脸检测领域表现出色。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和基于YOLO（You Only Look Once）算法的目标检测模型。
2. 人脸特征提取通过特定的算法从检测到的人脸区域中提取出代表该个体身份信息的特征向量。
目前常用的特征提取算法包括主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）。
此外，还可以引入深度学习技术，使用预训练好的人脸识别模型（如FaceNet、VGGFace等）来提取特征。
3. 人脸比对与识别在采集到待识别人脸的特征向量后，需要将其与数据库中储存的候选人脸特征进行比对。
相似度计算常使用欧式距离或余弦相似度等指标。
借助深度学习中的Siamese网络或Triplet网络结构，可以实现更精确的人脸比对，并解决传统方法在光照、姿态和表情变化下的不稳定性问题。
三、技巧与优化方法1. 数据质量保证数据质量是影响人脸识别效果最关键的因素之一。
建议在采集数据时尽可能保持环境统一，避免过大的光照差异和角度变化；同时应确保图像清晰、无重叠和遮挡。
2. 多角度训练与加权策略为了提高系统对多角度人脸的识别准确度，可以通过引入不同角度的训练数据进行模型训练。
中科院模式识别大作业——人脸识别
中科院模式识别大作业——人脸识别人脸识别是一种广泛应用于安全领域的技术，它通过对图像或视频中的人脸进行特征提取和比对，实现对个体身份的自动识别。
中科院模式识别大作业中的人脸识别任务主要包括了人脸检测、人脸对齐、特征提取和人脸比对等步骤。
下面将详细介绍这些步骤。
首先，人脸检测是人脸识别的第一步。
它的目的是在图像或视频中准确地定位人脸区域，去除背景和其他干扰信息。
传统的人脸检测算法主要基于特征匹配、分类器或神经网络等方法，而近年来深度学习技术的兴起也为人脸检测带来了重大突破。
深度学习方法通过构建卷积神经网络，在大规模数据上进行训练，可以准确地检测出各种姿态、光照和遮挡条件下的人脸区域。
接下来是人脸对齐，它的目的是将检测到的人脸区域进行准确的对齐，使得不同人脸之间的几何特征保持一致。
人脸对齐算法通常包括了关键点检测和对齐变换操作。
关键点检测通过在人脸中标注一些特定点(如眼睛、鼻子和嘴巴)来标定人脸的几何结构。
对齐变换操作则根据标定的关键点信息，对人脸进行旋转、尺度调整和平移等变换操作，使得不同人脸之间具有一致的几何结构。
人脸对齐可以提高后续特征提取的准确性，从而提高整个人脸识别系统的性能。
特征提取是人脸识别的核心步骤之一，它将对齐后的人脸图像转化为能够表示个体身份信息的特征向量。
传统的特征提取方法主要基于手工设计的特征描述子，如LBP、HOG等。
这些方法需要针对不同任务进行特征设计，且往往存在一定的局限性。
相比之下，深度学习方法可以通过网络自动地学习出适用于不同任务的特征表示。
常用的深度学习模型有卷积神经网络和人工神经网络等，它们通过在大规模数据上进行监督学习，可以提取出能够表达人脸细节和结构的高层次特征。
最后是人脸比对，它根据提取的特征向量进行个体身份的匹配。
人脸比对算法通常需要计算两个特征向量之间的相似度，常用的计算方法有欧氏距离、余弦相似度等。
在实际应用中，为了提高匹配的准确性，通常会结合分数归一化、阈值设定等技术来进行优化。
人脸识别的基本方法
人脸识别的基本方法
一、人脸识别的基本原理
人脸识别（facial recognition）技术是一种生物识别技术，它可以
作为一种安全认证技术，通过通过对比个人的脸部特征和记录的脸部特征
进行鉴别的方式来确认个人身份，将真实的人脸和图像中的人脸进行对比
来达到鉴别此人的目的。
人脸识别技术的工作原理大致分为三个步骤：
1.特征提取：提取人脸图像的特征，这些特征包括脸型特征、眼睛特征、嘴巴特征、鼻子特征等；
2.特征向量化：将这些特征信息转换成特征向量，以便进行后续比对；
3.比对验证：把已经录入的特征向量和新输入的特征向量进行比较，
验证是否为同一个人的脸部特征。
1.基于模板的匹配方法
这是最常用的人脸识别方法，也是最常用的 biometric 系统之一、
这种方法的核心在于，在认证的过程中，将人脸信息预先存储在数据库中，然后将用户输入的人脸信息和数据库中已存储的信息进行匹配，通过比较
匹配度来确定这是否是同一个人，从而判断用户的身份。
2.基于深度学习的识别方法
在这种方法中，人脸识别系统首先会提取人脸信息，然后利用深度学
习技术，将提取的信息分析出脸部的特征数据，最后将这些特征进行比较，从而判断是否为同一个人。
人脸识别技术在公安行业中的使用教程
人脸识别技术在公安行业中的使用教程人脸识别技术是一种通过人脸特征识别个体身份的现代化技术手段。
随着科技的进步和人工智能的发展，人脸识别技术在公安行业得到了广泛应用。
本文将从人脸识别技术的原理、应用场景和使用方法等方面，为您详细介绍人脸识别技术在公安行业中的使用教程。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术是基于计算机视觉和模式识别的一种技术。
它通过采集人脸图像，提取其中的特征信息，然后与数据库中保存的人脸特征进行比对，从而实现人脸的身份识别。
其核心原理包括人脸检测、特征提取和特征匹配等步骤。
1. 人脸检测：通过算法识别图像中的人脸位置，确定感兴趣区域，排除其他无关信息。
2. 特征提取：提取人脸图像中的重要特征，包括面部特征、轮廓特征等。
3. 特征匹配：将提取的人脸特征与数据库中的特征进行比对，计算相似度，判断是否为同一人。
二、人脸识别技术的应用场景人脸识别技术在公安行业中有广泛的应用。
下面将为您介绍几个主要的应用场景。
1. 公安布控系统：利用人脸识别技术，可以在人群中自动识别目标人物，从而提高抓捕效率，加强治安防控，确保社会安全。
2. 入境边防检查：通过人脸识别技术，可以快速准确地识别护照照片与现场人脸的一致性，防止恶意盗用身份，确保国境安全。
3. 失踪人口搜索：通过人脸识别技术，可以从大量监控视频和照片中自动搜索失踪人口的行踪，提高寻找的效率和准确性。
4. 犯罪嫌疑人追踪：人脸识别技术可以在各类监控视频和案发现场的图像中，快速准确地匹配犯罪嫌疑人的人脸特征，有效提高抓捕的成功率。
三、人脸识别技术的使用方法在公安行业中，人脸识别技术的使用方法通常包括系统安装和配置、人脸数据库的建立和更新、人脸识别的操作和评估等步骤。
1. 系统安装和配置：根据实际需求，选择适当的人脸识别软硬件系统，安装配置相关设备和软件，确保系统正常运行。
2. 人脸数据库的建立和更新：建立人脸数据库，包括收集、录入和存储人脸图像和特征信息。
人脸识别技术的使用方法与留意事项
人脸识别技术的使用方法与留意事项人脸识别技术是一种通过分析、识别人脸上的特征来识别和验证一个人身份的技术。
近年来，随着科技的发展，人脸识别技术在各个领域应用越来越广泛，例如安防监控、手机解锁、支付验证等。
本文将介绍人脸识别技术的使用方法及留意事项。
一、人脸识别技术的使用方法1. 人脸采集：人脸识别的第一步是采集人脸图像。
通常使用摄像头来捕捉人脸图像，确保光线明亮且均匀，以得到清晰的图像。
此外，对于大规模的人脸采集，可以使用多个摄像头同时采集，提高效率。
2. 图像预处理：采集到的人脸图像需要进行预处理，以去除噪声和干扰，提高后续识别的准确性。
预处理的步骤包括图像裁剪、人脸对齐和增强等。
裁剪可以将人脸从图像中分离出来，对齐可以调整人脸的角度和位置，增强可以提高图像的对比度和清晰度。
3. 特征提取：在预处理后，需要从人脸图像中提取特征信息。
常用的特征包括人脸的轮廓、眼睛、鼻子和嘴巴等部位。
通过计算这些特征的位置和形状，可以得到一个独特的特征向量，用于后续的比对和识别。
4. 模型训练：为了进行人脸识别，需要建立一个模型来学习和识别不同人脸的特征。
常见的方法是使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）或深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。
通过向模型输入已知身份的人脸图像进行训练，模型可以学习到人脸特征和身份之间的关联。
5. 识别与验证：在模型训练完成后，可以进行人脸识别和验证。
通过将新的人脸图像输入模型，模型将输出一个识别结果或验证结果。
识别通常是在一个人脸库中寻找与输入图像最相似的人脸，并确定其身份。
验证是将输入图像与预先注册的人脸进行比对，以验证其是否匹配。
二、人脸识别技术的留意事项1. 隐私保护：人脸识别技术在应用过程中必须遵守隐私保护的原则。
个人的人脸图像不应被滥用，而应仅用于合法的目的，例如安全检查或身份验证。
机构和组织需要建立严格的隐私政策，并采取必要的措施来保护用户的个人信息。
2. 安全性考量：人脸识别技术的安全性是至关重要的。
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1.1 人脸识别的主要方法
目前，国内外人脸识别的方法很多，并且不断有新的研究成果出现。
人脸识别的方法根据研究角度的不同，有不同的分类方法。
根据输入图像中人脸的角度不同，可以分为正面，侧面，倾斜的人脸图像的识别；根据图像来源的不同，可分为静态和动态的人脸识别；根据输入图像的特点，又可分为灰度图像和彩色图像的人脸识别等等。
本文重点研究基于正面的、静态的灰度图像的识别方法。
对于静态的人脸识别方法从总体上看可以分为三大类：一是基于统计的识别方法，主要包括特征脸(Eigenface)方法和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model 简称HMM)方法等；二是基于连接机制的识别方法，包括人工神经网路(Artifical Neural Network 简称ANN)方法和弹性图匹配(Elastic Bunch Graph Matching 简称EBGM)方法等；三是一些其他的综合方法及处理非二维灰度图像的方法。
下面分别进行介绍。
1.1.1 基于特征脸的方法
特征脸方法[5]，又称为主成份分析法(Principal Component Analysis 简称PCA)，它是20 世纪90 年代初期由Turk 和Pentland 提出的，是一种经典的算法。
它根据图像的统计特征进行正交变换(即K-L 变换)，以消除原有向量各个分量之间的相关性。
变换得到对应特征值依次递减的特征向量，即特征脸。
特征脸方法的基本思想是将图像经过K-L 变换后由高维向量转换为低维向量，并形成低维线性向量空间，利用人脸投影到这个低维空间所得到的投影系数作为识别的特征矢量。
这样，就产生了一个由“特征脸”矢量张成的子空间，称为“人脸子空间”或“特征子空间”，每一幅人脸图像向其投影都可以获得一组坐标系数，这组坐标系数表明了人脸在子空间中的位置，因此利用特征脸方法可以重建和识别人脸。
通过人脸向量向特征子空间作投影得到的向量称之为主分量或特征主分量。
主分量特征
具有如下性质：
(1) 主分量特征具有很强的信息压缩能力。
(2) 对于任何属于样本空间的人脸模式都有唯一的主分量特征与之相对应。
(3) 主分量特征具有稳定性。
即当输入的人脸模式向量有微小变化时，其对应的主分量特征变化将小于输入模式的变化。
这一点对于模式的分类是非常有利的。
(4) 经过变换矩阵的映射，随着空间维数的降低，模式之间的距离也得以缩小，从而避免了在高维空间中进行分类的复杂性
由于PCA 方法主要是利用了K-L 变换，因此它具有良好的稳定性、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，且K-L 变换是统计最优的、具有速度快，实现方便、对正面图像识别率高等特点，但是特征脸的不足之处是容易受人脸姿态和表情，光照改变及位移改变等因素的影响。
为了克服这些缺点，研究人员提出了许多改进方案，如Bartlett 等采用独立分量分析(ICA，Independent Component Analysis)的方法识别人脸；将特征脸与线性判别函数相结合的Fisher 脸方法等。
现在还出现了很多其他子空间的人脸识别方法，如借鉴SVM的Kernel 方法，PCA，IDA 等都被扩展到Kernel PCA 和Kernel ICA 等等。
从以上介绍不难发现，利用特征脸方法进行人脸识别有其他人脸识别方法无法取代的优势，因此在人脸识别领域，特征子空间的方法仍是人们研究的一个热门方向。
1.1.2 基于几何特征的人脸识别方法
基于几何特征的方法，有时也称为结构匹配方法，是早期的人脸识别方法[6,7]，该方法常采用的几何特征有人脸的五官如眼睛、鼻子、嘴巴等的局部形状特征，脸型特征以及五官在脸上分布的几何特征。
因此该方法需要先检测人脸的眼睛，眉毛，鼻子和嘴巴等各种几何特征，然后将特征点的位置，距离和角度等各个特征和相互的联系用作人脸识别的特征。
提取特征时往往要用到人脸结构的一些先验知识。
在这种基于几何特征的识别中，识别归为特征矢量之间的匹配，其中基于欧氏距离的判决是最常用的识别方法。
基于几何特征的识别方法具有如下优点：符合人类识别人脸的机理，易于理解；存储量小，对每幅图像只需存储一个特征矢量；具有光照不变性；模板匹配高识别率等。
但这种方法存在如下问题：对强烈的表情变化和姿态变化的鲁棒性较差；从图像中抽取稳定的特征比较困难，特别是特征受到遮挡时。
因此一般不单独利用基于几何特征的方法进行人脸识别，而是和其他方法结合使用。
1.1.3 弹性图匹配的方法
弹性图匹配法最早由Lades 在1993 年提出的[8]。
该方法使用一种基于动态链接结构的弹性匹配法来定位人脸，并根据已有人脸数据库进行匹配识别。
弹性图匹配法将人脸用格状的稀疏图形描述，图形中的每个节点用图像位置的Gabor 小波分解得到的特征向量标记，这些特征向量记录人脸在该顶点位置的分布信息，稀疏图的边用连接节点的距离向量标记，表示连接关系。
在进行匹配的时候，先寻找与输入图像的最相似的模型图，再对图中的每个节点位置进行最佳匹配。
弹性匹配方法提取了人脸图像的局部特征，同时保留了人脸图像的空间信息，可以在一定程度上容忍人脸从三维到二维投影引起的变形。
由于Gabor 变换具有局部性、带通性以及方向选择性，能够很好地提取目标的本质特征，对于目标局部变换、小的旋转、以及光照改变等情况都能得到较好的识别。
弹性模板的方法考虑了人脸的特征和非刚性，因此该方法的识别率较高，但是计算量非常大识别速度慢。
1.1.4 基于人工神经网络的方法
神经网络方法在人脸识别的应用中有很长的历史，如早期的Kohonen 自联想映射网络，后来出现的BP 网络、SOM 网络等。
人工神经网络(ANN)是在对大脑的生理研究成果的基础上，用机器来模拟大脑的某些机理与机制，实现某方面功能的方法，它具有强大的
非线性逼近能力。
它即可以做特征提取器，又可以做分类器。
神经网络中的神经元是对人类大脑神经单元的一种简化，神经网络以这些具有非线性映射能力的神经元为节点，神经元之间通过加权系数连接。
目前，比较有代表性的方法有混合型神经网络、卷积神经网络、基于概率决策的神经网络、主元神经网络等。
将神经网络应用在人脸识别中，实际上是把模型的统计特征隐含于神经网络的结构和参数中。
通过神经网络各神经元之间的相互关系体现人脸特征之间的内部联系。
人工神经网络方法的优点很多，如适应性更强、比较容易实现，但其也存在网络难以收敛、训练时间长等问题。
神经网络方法在人脸识别上的应用和其他几类方法比较有一定的优势[9]，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达[10]，它的适应性更强，一般也比较容易实现。
1.1.5 基于支持向量机的方法
支持向量机(Support Vector Machine 简称SVM)的方法，起源于统计学习理论，它研
究如何构造学习机，实现模式分类问题。
其基本思想是通过非线性变换将输入空间变换
到一个高维空间，在高维空间求取最优线性分类面，以解决那些线性不可分的分类问题。
而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数(即核函数)来实现的。
由于该方法是基于
结构风险最小化原理，而不是传统统计学的经验风险最小化，因而表现出很多优于已有
方法的性能。
但该方法需要大量的存储空间，并且训练速度慢。
1.1.6 隐马尔可夫模型的方法
隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model，HMM)是用于描述信号概率统计特性的一组统计模型。
HMM 使用马尔科夫链来模拟信号统计特性的变化，而这种变化又是间接地
通过观察序列来描述的，因此，隐马尔科夫过程是一个双重的随机过程。
在HMM 中，节点表示状态，有向边表示状态之间的转移，一个状态可以具有特征空间中的任意特征，对同一特征，不同状态表现出这一特征的概率不同。
由于HMM 是一个统计模型，对于同一特征序列，可能会对应于许多状态序列，特征序列与状态序列之间的对应关系是非确定的。
这种模型对于状态序列来说是隐的，故称为隐马尔科夫模型。
隐马尔可夫模型最初用于一维的语音信号，为了把HMM 应用于二维的图像，需要在图像上取一个采样窗口，该窗口的宽度就是图像的宽度，高度可能只有几个像素，然后将其在图像上由上至下滑动，相邻窗口之间允许重叠，这样就把人脸垂直分成了五个区域：前额，眼睛，鼻子，嘴巴，下颚，然后用一个五状态的HMM 模型来表达人脸。
马尔可夫模型的特性主要用“转移概率”来表示。
后一状态出现的概率取决于其以前出现过的状态次序。
这种方法鲁棒性较好、对不同角度和不同光照条件的人脸图像都可以取得较好的识别效果。
该方法实现的复杂度高，且识别效果主要取决于特征定位的准确性。
1.1.7 其他综合方法
以上介绍的是几种典型的人脸识别方法，从分析中可以看出，每种方法都各有其优缺点，因此一些研究者更倾向于将几种或多种方法综合起来，或同时利用不同种类的特征。
如文献[11]中将特征脸方法和神经网络方法结合，同时使用统计特征和几何特征进行人脸识别。
目前人脸识别研究的对象基本上都是针对二维灰度图像，除此之外，还有深度人脸图像识别和红外人脸图像识别方法及三维可变模型方法等。
本文选择当前研究较多的特征脸方法和在人脸识别方面比较有优势的人工神经网络的方法进行研究并对其进行改进。
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