人脸识别技术研究与应用的最新进展

人脸识别技术研究与应用的最新进展
赖剑煌 教授
Email: stsljh@https://www.wendangku.net/doc/4013723499.html,
中山大学信息科技学院自动化系

Who am I
?
我们处于一个令人 难堪的社会，在这 个社会中，我们无 法不借助他物就能 证明自己的身份。

传统的身份认证方法
标志性物品
身份证、驾照、印章、信用卡、胸卡、 证明、……
特定的信息
密码、口令、暗语、……

传统方法存在的问题
不可靠 泄露、冒用、伪造、…… 不方便 遗忘、丢失、失窃、……

人类安全面临挑战
假冒身份是恐怖分子惯用的伎俩
9. 11、藏独、疆独
假冒身份已造成重大的经济损失
仅2002年，美国有990万人身份被盗， 造成损失530亿美元。
网络等重要系统的密码破解
黑客事件、QQ盗号、网上银行密码

生物认证新技术
生物认证（Biometrics） 利用人类自身的特征来进行身份认证。 生物特征 人类自身的特征统称为生物特征。 生物特征=生理特征+行为特征 生理特征是与生俱来，如人脸、指纹、掌纹、 虹膜、DNA、......； 行为特征后天形成，如笔迹、步态、声音

各种生物特征的比较

生物识别市场占有率

生物识别产品的前景
目前世界生物识别的市场份额每年正以50% 的增长率迅速发展，2007年全球生物认证市场 的总量达到41亿美元，预计2008年，全球生物 认证市场的总量将达到46亿美元； 在相对国际生物识别产业发展具有后发性 的中国，自2002年以来，中国生物识别行业 的市场平均增长率都在60%以上，预计到 2010年，中国生物识别行业的市场规模将可 能达到30亿元人民币以上。

广泛的应用前景
1）制作门禁系统； 2）出入境检查； 3）刑事侦察和疑犯追踪； 4）信用卡执卡人身份确认； 5）Internet上的用户身份认证； 6）计算机登录系统； 7）政府福利发放； 9）在家庭娱乐等领域，等等。

人脸识别技术需要解决的问题
识别问题—他是谁？
验证问题—他是不是他？

人脸识别流程（人脸获取，预处理）
获取 人脸 入系 输 统

人脸识别流程（特征提取）
? x 1p ? ?x 2 ? p ? ? xp = ? ? ? n? ?x p ? ? ?

人脸识别流程（识别）

人脸识别流程（输出结果）
警告!!!!
这是张三！！

人脸检测
人脸检测(face detection)是指对于任意一幅 给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索 以确定其中是否含有人脸，如果是则返回人 脸的位置、大小和姿态。 典型的方法有模板法、基于示例学习、基于 器官特征的方法、神经网络、彩色信息+形状 分析、AdaBoost的方法等等。
[1] Yang MH, Kriegman D, Ahuja N. Detecting faces in images: A survey. IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2002, 24 (1): 34~58. [2] Hjelmas E. Face Detection: A Survey. Computer Vision and Image Understanding 83,236~274(2001).

人脸检测-Adaboost方法
Viola P.在CVPR’01提出的通过对一些弱的 分类器的组合来形成一个强的分类器的方法。
基于正例和负例训练集，有三个训练步骤： 1. 通过“积分图”，构造特征集； 2. 组合弱分类器为强分类器； 3.级联检测器不断增加更多的强分类器

统计模式识别系统有训练和识别两个过程组成：
训练：
训练集 预处理 特征提取 各类典型样本
测试集
预处理
特征提取
模式分类
结果
测试 相似性度量
i ( x1i ? x1 )( x2 ?x2 ) ∑ i =1 n
相关性 欧氏距离
cov( x1 , x2 ) =
n ?1
n i =1
i d ( x1 , x 2 ) = ∑ ( x1i ? x 2 ) 2

用面部关键特征的相对位置、大小、 现状、面积等参数来描述人脸 基于几何特征的人脸识别（早期技术）
特征怎样 定位？

可变形模版（ASM，AAM，……）
ASM（形状）：
AAM （形状+纹理）：