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人脸识别技术基础知识人脸识别是一种基于人的脸部特征信息进行身FaceRecognition,FR份识别的一种生物识别技术用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别人脸识别系统的研究始于世纪年代,年代后随着计算机技术和光206080学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在年后期;90近几年随着以深度学习为主的人工智能技术进步,人脸识别技术得到了迅猛的发展“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,是综合性比较强的系统工程技术人脸识别流程人脸识别系统通常包括几个过程人脸图像采集及检测、关键点提取、人脸规整图像处理、人脸特征提取和人脸识别比对人脸图像采集不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像人脸检测人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小关键点提取(特征提取)人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法人脸规整(预处理)对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等人脸识别比对(匹配与识别)提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断可分为、1:
1、属性识别其中是将张人脸对应的特征值向量进行比对,1N1:121是将张人脸照片的特征值向量和另外张人N1N脸对应的特征值向量进行比对,输出相似度高或者相似度排名前的人脸X人脸特征分析算法人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法,它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析,根据分析的结果来给出一个相似值通过这个值即可确定是否为同一人人脸识别的方法很多,主要的人脸识别方法有几何特征的人脸识别方法几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之Q间的几何关系如相互之间的距离这些算法识别速度快,需要的内存小,但识别率较低基于特征脸的人脸识别方法特征脸方法是基于变换的人2PCA KL脸识别方法,变换是图像压缩的一种正交变换高维的图像空间经过KL KL变换后得到一组新的正交基,保留其中重要的正交基,由这些基可以张成低维线性空间如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性,就可以将这些投影用作识别的特征矢量,这就是特征脸方法的基本思想这些方法需要较多的训练样本,而且完全是基于图像灰度的统计特性的目前有一些改进型的特征脸方法神经网络的人脸识别方法神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、3局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等这类方法同样需要较多的样本进行训练,而在许多应用中,样本数量是很有限的弹性图匹配的人脸识别方法弓单性图匹配法在二维的空间中定义了一种4对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离,并采用属性拓扑图来代表人脸,拓扑图的任一顶点均包含一特征向量,用来记录人脸在该顶点位置附近的信息该方法结合了灰度特性和几何因素,在比对时可以允许图像存在弹性形变,在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果,同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练线段距离的人脸识别方法心理学的研究表明,人类在5Hausdorff LHD识别轮廓图比如漫画的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的,它定义的是两个线段LHD集之间的距离,与众不同的是,并不建立不同线段集之间线段的一一LHD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在,LHD不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现,但是它在大表情的情况下识别效果不好支持向量机的人脸识别方法:支持向量机是统计模式识别领域的一6SVM个新的热点,它试图使得学习机在经验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分类问题,它的基本2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通常的实验结果表明有较好的识别率,但是它需要大量的训练SVM样本(每类个),这在实际应用中往往是不现实的而且支持向量机300训练时间长,方法实现复杂,该函数的取法没有统一的理论重要关键技术基于大数据的深度学习在人脸识别原理一节中提到了一些特征提取和分类算法,可以理解为是一种浅层的学习模型浅层学习可以在一定规模的数据集下可以发挥较强的表达能力,但当数据量不断增大时,这些模型就会处于欠拟合的状态通俗点说就是数据量太大,模型不够复杂,覆盖不了所有数据所以说,深度学习是近年来特别热门的研究课题基于大数据的深度学习,将是人脸识别技术的主要趋势之一深度学习,往往含有更深的层次结构越是低层,特征越简单,越是高层,特征越抽象,但越接近所要表达的意图举个例子,从字到词,再到句,到语义,是层层深化的过程,这就是一个典型的深层结构回到图像分析的范畴,对于一个图片来说,低级的特征是像素,也就是到的矩阵通过像素,无法0255理解图片里的目标是什么,但我们可以从像素中找到了边缘特征,然后用边缘特征组合成不同的部件,最后形成了不同种类的目标物,这个才是我们所想要实现的利用深度学习提取出的人脸特征,相比传统技术,更能表示人脸之间的相关性,辅之有效的分类方法,能够显著提高算法识别率深度学习非常依赖大数据,这也是为什么这项技术在近几年取得突破的原因更多更丰富的样本数据加入到训练模型中,意味着算法模型将更通用,更贴近现实世界模型另一方面,深度学习的理论性还需要加强,模型还需要优化这一点,相信在众多学术界和工业界同仁的努力下,深度学习将取得更大的成功届时人脸识别应用,或许能如现在的车牌识别技术一样,深入到我们的生活中人脸识别技术3D人脸识别技术是人脸识别重要发展发现目前大部分的人脸识别应用的3D范畴限定在图像上人脸实质上是一个立体模型,而人脸识别容易2D2D受到姿态、光照、表情等因素影响,是因为图像本身有一个缺陷,无法2D很好地表示深度信息如果说深度学习是从人的认知角度来理解人脸识别,那么技术就是从现实模型来反映人脸识别3D目前关于人脸识别方向的算法研究并没有人脸识别技术那么丰富和3D2D深入,许多因素限制了这项技术的发展首先,人脸识别往往需要特定3D的采集设备,如摄像机或双目摄像机目前这类采集设备价格还比较昂3D贵,主要用于特定场景其次,建模过程需要的计算量较大,对硬件要3D求较高,也限制了目前的应用第三,人脸识别数据库比较稀少,研究3D者缺少训练样本和测试样本,无法开展更深入的理论研究相信随着未来芯片技术和传感器的发展,当计算能力不再收到制约,采集设备成本大幅下3D降的时候,人脸识别将取得重要突破3D。