基于单样本的人脸识别研究

人脸识别技术综述

人脸识别研究综述 摘要：论文首先介绍了人脸识别技术概念与发展历史，解释人脸识别技术的过程与优缺点；随后对近几年人脸识别技术的研究情况与一些经典的方法进行详细的阐述，最后提出人脸识别技术在生活中的应用与展望。 关键词：人脸识别研究现状应用与展望 一、概念 人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流。首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、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涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 二、发展历史 人脸识别的研究历史比较悠久。高尔顿(Galton)早在1888 年和1910 年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章，对人类自身的人脸识别能力进行了分析。但当时还不可能涉及到人脸的自动识别问题。最早的AFR1的研究论文见于1965 年陈（Chan）和布莱索（Bledsoe）在Panoramic Research Inc.发表的技术报告，至今已有四十年的历史。近年来，人脸识别研究得到了诸多研究人员的青睐，涌现出了诸多技术方法。 三、过程与优缺点 人脸的识别过程： (1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。 (3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库

人脸识别技术概述

计算机光盘软件与应用 2012年第5期 Computer CD Software and Applications 工程技术 — 49 — 人脸识别技术概述 杨万振 （东北大学，沈阳 110819） 摘要：作为多学科领域的具有挑战性的难题，人脸识别技术覆盖了模式识别、神经网络、生理学、计算机视觉、 心理学、数字图像处理、数学等诸多学科的内容。 关键词：人脸识别；算法 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9599(2012)05-0049-01 一、引言 人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。国内外的人脸识别的方法多种多样，并且不断有新的研究成果出现。但是，由于人脸识别问题巨大的复杂性，要建立一个能够完全自动完成人脸识别任务的计算机系统难度是相当大的，这不仅涉及到数字图像处理，而且还涉及到计算机视觉，人工智能和计算机网络及通讯等的多个学科领域的广泛知识。目前生物识别技术已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域等[1,2]。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域：1.公安、司法和刑侦。2.自助服务。3、.企业、住宅安全和管理。4.电子护照及身份证。5.信息安全。综上所述，人脸识别技术对于打击各类犯罪活动、维护国家安全和社会稳定等具有十分重大的意义。随着各种技术手段的综合应用和科学技术的发展， 相信人脸识别技术会不断向前发展，应用更加广泛。 二、人脸识别系统的基本框架 人脸识别过程包括两个主要环节：一是人脸的检测和定位，即从输入图像中找到人脸及其位置，并将人脸从中分割出来；二是对标准化的人脸图像进行特征提取与识别。 人脸识别系统基本框架图 如图所示，人脸识别系统各部分的功能和作用： （一）图像获取：用图像获取设备（数码相机、扫描仪、摄像机）获取图像，也可以在人脸图像库中获取图像，然后使用相应程序将图像转换成可处理的格式。 （二）检测定位：人脸检测是指在输入图像中确定所有人脸的大小、姿态和位置的过程。近年来，由于生物特征识别的发展和人际交互方式的发展，人脸检测定位的发展很迅速，但是其难点是容易受到亮度变化、人的头部姿势及图像背景等因素的影响。 （三）人脸图像预处理：对获取的图像进行适当的处理，使其具有的特征能在图像中表现的明显。该模块主要由灰度变化、光线补偿、对比度增强、高斯平滑处理、直方图均衡和图像二值化处理等子模块构成。 （四）特征提取部分：将预处理后得到的正规人脸图像按照相应的算法提取出用来识别的特征向量，将原始的人脸空间中的数据映射到特征空间中去。通常把原始人脸空间叫测量空间，把用以进行分类识别的空间叫特征空间，较高维数的测量空间的模 式表示可以经过变换变为在较低维数的特征空间中模式的表示。 （五）分类器设计：部分分类器的设计是在后台完成的，就是所谓训练过程，该过程结束后可生成分类器用于分类识别。模式识别问题事实上可以看做是一个分类问题，即把待识别的对象归于某一类之中。在人脸识别问题上就是把不同输入的人脸图像归于某个人这一类。其基本的做法就是在样本训练集的基础上确定某种判决规则，然后使按这种判决规则对待识别的对象进行分 类所引起的损失最小或造成的错误识别率最小。 （六）分类决策：就是运用已经设计好的分类器进行分类识别，得出最后的识别结果，并给出相应的判断。 三、人脸识别的常用方法 1.主分量分析法 2.线性判别分析法 3.独立分量分析法 4.隐马尔可夫模型法 5.弹性束图匹配法 四、人脸识别的技术优势 虽然目前人脸识别系统不是很成熟，但与虹膜识别、指纹 识别等其它生物特征识别技术相比，人脸识别的技术优势主要有以下几点： （一）非接触式操作，适用于隐蔽监控。由于人脸识别系统不需要接触，可以秘密开展，因此特别适用于网上抓逃、隐蔽监控等应用。这是虹膜、指纹等其他生物特征识别技术所不具备。 （二）无侵犯性，容易被接受。人脸识别系统一般为远距离 采集数据，减小了对用户造成生理上伤害几率，用户容易接受。 （三）图像采集设备成本低。目前，USBCCD/CMOS 摄像头非常低廉的价格，已成为计算机的标准配置，极大地扩展了人脸识别实用范围；此外，数码摄像机、数码相机和照片扫描仪等图像 采集设备在普通家庭的日益普及进一步增加了其可用性。 （四）更符合人类的识别习惯，可交互性强。人脸识别更 符合人识别人的习惯，故若与用户交互配合可以大大提高系统 的可靠性和可用性；但是指纹、虹膜识别却不具备如此优点。 （五）识别精确度较高、速度快。与其它生物识别技术相比，人脸识别的精度处于较高的水平，拒识率、误识率较低。 五、人脸识别研究的难点 人脸识别通常是通过对采集得到的人脸图像的分析计算来确定其身份的。人脸是具有复杂结构的三位可变形生物体，影响人脸识别效果的因素主要有以下几个： 姿态：人脸图像的变化，例如在三维人脸到二维人脸的成像过程中，由于相关的照相机-脸姿（正面的、45度、侧面、颠倒的）导致的不同，而一些脸部特征如眼睛或鼻子可能部分地或全部被遮挡。 组件的影响：面部的特征如胡须和眼镜等可能存在也可能不存在，这些组件包括形状、颜色和大小。 面部表情：人脸为可变形物体，人脸表情的变化直接影响人脸图像的模式。 图像的方向：照相机光轴的旋转不同可直接引起人脸图像的变化。 图像的条件：当图像产生时，一些因素如光(光谱、光源分布和强度)和照相机的特性(传感器的响应、透镜)影响人脸的外观。 参考文献： [1]Yin L.Basu A.Generating realistic facial expressions with wrinkles for model-based coding [J]．Computer Vision and Image Understanding,2001,84(2):201-240 [2]李云峰,杨益,田俊香.人脸识别的研究进展与发展方向[J].科技资讯,2008(5):23-32

人脸识别技术研究解读

人脸识别技术研究 1 引言 1.1 选题背景 目前，在个人身份鉴别中主要依靠ID卡和密码等传统手段，这些传统手段的安全性能较低，且都是基于，“What he Dossesses”或“What he remembers”的简单身份鉴别，离真真意义上的身份鉴别“Who he is”还相差甚远。依靠传统方法来确认个人身份越来越不适应现代科技的发展和社会的进步。生物特征识别技术给可靠的身份鉴定带来了可能。最近，国际生物特征组织(IBG)对生物特征识别技术做了较详细的市场分析和预测，其结果显示，全球生物特征识别技术2014年的产值约为69亿美元，预计到2016年将超过93亿美元，市场潜力非常巨大…。 生物识别技术是指利用一个人特有的生理和行为特征进行自动的身份认证。只有满足以下几个条件的生理或行为特征才能被用做生物识别特征 1)普遍性。即每个人都要具备这种特征。 2)唯一性。即不同的人应该具备不同的这种特性。 3)持久性。即这种特征不随时间地点的改变而变化。 4)可采集性。即该特征可以被定量地测量。 研究和经验表明，人脸、指纹、手型、掌纹、虹膜、视网膜、签名、声音等都满足这些条件，可以用于识别人的身份。基于这些特征，人们发展了人脸识别、指纹识别、语音识别、虹膜识别等多种生物识别技术。在所有的生物特征识别技术中，利用人脸特征进行身份识别是最自然、最直接和最友好的于段。与其它生物特征识别技术相比，人脸的获取非常容易，几乎可以在被采集对象无意识的状态

下获取人脸图像，这样的取样方式没有“侵犯性”。 人脸识别技术是种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。人脸是自然界存在的一种特殊的复杂视觉模式，它包含及其丰富的信息。首先，人脸具有一定的不变性和唯一性，人脸识别是人类在进行身份确认时使用最为普遍的一种方式，人脸图像还能够提供一个人的性别、年龄、种族等有关信息。其次，人脸也

人脸识别技术的应用背景及研究现状

1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面： （1）模板匹配 主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较

单样本人脸识别综述

单样本人脸识别综述 南京杭空航天大学 ELSEVIER 摘要 当前人脸识别技术主要挑战之一在于样本收集的困难性。很少的样本意味着在收集样本时付出更少的劳动，在存储和处理它们是付出更少的代价。不幸的是，许多现有的人脸识别技术很大程度上依赖于训练样本集的规模和代表性，如果系统中仅有一个训练样本，则将会导致严重的性能下降甚至无法工作。这种情况称之为“单样本”问题，即给出每人一幅人脸的存储数据库，目标是仅根据单幅人脸图像在不同的姿态、光照等条件下从数据库中识别人脸图像的身份。由于训练集非常有限，这样的任务队当前大多数算法而言都是非常具有挑战性的。现有许多技术正试图解决该问题，本文的目的是对这些算法进行分类和评估，对较为突出的算法进行了描述和批判的分析。并讨论了诸如数据采集、小样本规模的影响、系统评估等一些相关问题，同时提出了一些未来研究中具有前景的方向。 关键词：人脸识别；单训练样本 1 引言 作为少数几个同时具有高精度和低干涉的生物特征方法，人脸识别技术在信息安全、法律事实和监控、智能车、访问控制等方面具有大量的潜在应用。因此，在过去20年中人脸识别技术已经受到了来自学术和工业方面的极大关注。近来，一些作者已经从不同方面调查和评估了现有的人脸识别技术。例如，Samal et al. [4] and Valentin et al. [5]分别对基于特征和基于神经网络的技术进行了调研。Yang等[6]评述了人脸识别技术，Pantic and Rothkrantz[7]对自动面部表达分析进行了调研，Daugman [3]指出了涉及人脸识别系统有效性的几个关键问题，而最近的综述应该是Zhao et al. [1],他对许多最新的技术进行了评论。 人脸识别的目的是从人脸图像的数据库中的静态图像或视频图像中识别或验证一个或多个人。许多研究工作集中在怎样提高识别系统的精度，然而，大部分研究工作似乎忽视了一个可能来源于人脸数据库的潜在问题，即可能由于样本采集的困难或由于系统存储空间的限制，数据库中可能对每一个人只存储了一副样本图像。在这种条件下，诸如特征脸（Eigenface）和Fisher人脸识别技术等传统方法将导致严重的性能下降甚至无法工作（详见第2节）。这个问题称之为单样本问题，即即给出每人一幅人脸的存储数据库，目标是仅根据单幅人脸图像在不同的姿态、光照等条件下从数据库中识别人脸图像的身份。由于其挑战性和现实应用的重要性，这个问题很快成为了人脸识别技术近年来的一个研究热点，许多专用技术被开发来解决该问题，例如合成虚拟样本，局部化单一训练图像，概率匹配和神经网络方法。 本文最主要的贡献是给出这些从单一人脸图像进行人脸识别的特定方法一个综合的、评论性的综述。我们相信这些工作是对参考文献[1–7]的一个有用的补充，这些文献中所考察的大多数技术没有考虑单样本问题。实际上，通过对这个问题更多的关注和技术的详细研究，我们希望这篇综述能够对这些技术的基本原则、相互联系、优缺点以及设计优化提供更多深刻的理解。对一些相关问题，如数据收集、小样本空间的影响以及系统评估等也进行了讨论。 接下来我们首先试图建立有关什么是单样本问题以及为什么、何时应道考虑这个问题的一个公共背景。特别的，我们也讨论了该问题所不需要考虑的方面。在第三节我们继续回顾有关该问题的前沿技术。借此，我们希望能够借鉴一些有用的经验来帮助我们更有效地解决这个问题。在第四节中，我们讨论了有关性能评估的几个问题。最后，在第五节中我们通过讨论几个具有前景的研究方向对单样本问题进行了总结。

人脸识别技术综述 论文

本科生毕业论文（设计） 题目人脸识别技术综述 学院计算机学院 专业计算机科学与技术 学生姓名陶健 学号 0643041077 年级 2006 指导教师周欣 教务处制表 二Ο年月日

人脸识别技术综述 计算机科学与技术 学生陶健老师周欣 [摘要]随着社会信息化，网络化得不断发展，个人身份趋于数字化，隐性化，如何准确的鉴定，确保信息安全得到越来越多的重视。人脸识别，一种应用比较广泛的生物识别方法，在基于人脸固有的生物特征信息，利用模式识别和图行图像处理技术来对个人身份进行鉴定，在国家安全，计算机交互，家庭娱乐等其他很多领域发挥着举足轻重的作用，能提高办事效率，防止社会犯罪等，有着重大的经济和社会意义。 本文主要研究了人脸识别在图像检测识别方面的一些常用的方法。由于图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率，因此本文对图像的一些识别算法做了着重的介绍，例如基于二维Gabor小波矩阵表征人脸的识别算法，基于模型匹配人脸识别算法等。此外，本文还提及了一般人脸识别系统的设计，并着重介绍了图像预处理环节的光线补偿，图像灰度化等技术，使图像预处理模块在图像处理过程中能取到良好的作用，提高图像识别和定位的准确率。 [主题词]：人脸识别；特征提取；图像预处理；光线补偿

Face Recognition Overview Computer Science Student：TAO Jian Adviser: ZHOU Xin [Abstract] With the information society, network was growing, personal identity tends to digital, hidden, how to accurately identify, to ensure that information security is more and more attention. Face recognition, an application of biometric identification methods more widely, based on biometric facial information inherent in the use of pattern recognition and image processing techniques to map line of personal identity ,play a great role in the national security, computer interaction, family entertainment and many other areas. Face recognition can improve efficiency, prevent social crime, of course it has significant economic and social significance. This paper studies aspects of face recognition in image detection and some common methods of identification. As the image processing directly impact on the accuracy of location and identification, so some of image recognition algorithm will be focused presentation, such as Gabor wavelet-based two-dimensional matrix representation of face recognition algorithms, model-based matching face recognition algorithm. In addition, the article also mentioned a general recognition system design, and highlights the image preprocessing part of the light compensation, gray image techniques, the image preprocessing module in the image processing to get to the good , and improve image recognition and positioning accuracy. [Key Words] Face recognition; feature extraction; image preprocessing; light compensation

人脸识别技术的主要研究方法

1、绪论 人脸识别是通过分析脸部器官的唯一形状和位置来进行身份鉴别。人脸识别是一种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。与其它身份识别方法相比，人脸识别具有直接、友好和方便等特点，因而，人脸识别问题的研究不仅有重要的应用价值，而且在模式识别中具有重要的理论意义，目前人脸识别已成为当前模式识别和人工智能领域的研究热点。本章将简单介绍几种人脸识别技术的研究方法。 关键词：人脸识别 2、人脸识别技术的主要研究方法 目前在国内和国外研究人脸识别的方法有很多，常用的方法有：基于几何特征的人脸识别方法、基于代数特征的人脸识别方法、基于连接机制的人脸识别方法以及基于三维数据的人脸识别方法。人脸识别流程图如图2．1所示： 图2．1人脸识别流程图 3、基于几何特征的人脸识别方法 基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法，由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设：人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性，如形状、肤色、纹理、边缘信息等。基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征，并利用这些特征来定位入脸。这类方法在特定的环境下非常有效且检测速度较高，对人脸姿态、表情、旋转都不敏感。但是由于人脸部件的提取通常都借助于边缘算子，因此，这类方法对图像质量要求较高，对光照和背景等有较高的要求，因为光照、噪音、阴影都极有可能破坏人脸部件的边缘，从而影响算法的有效性。 模板匹配算法首先需要人TN作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板)，然后在检测人脸时，计算输入图像与模板之间的相关值，这个相关值通常都是独立计算脸部轮廓、眼睛、鼻子和嘴各自的匹配程度后得出的综合描述，最后再根据相关值和预先设定的阈值来确定图像中是否存在人脸。基于可变模板的人脸检测算法比固定模板算法检测效果要好很多，但是它仍不能有效地处理人脸尺度、姿态和形状等方面的变化。 基于外观形状的方法并不对输入图像进行复杂的预处理，也不需要人工的对人脸特征进行分析或是抽取模板，而是通过使用特定的方法(如主成分分析方法(PCA)、支持向量机(SVM)、神经网络方法(ANN)等)对大量的人脸和非人脸样本组成的训练集(一般为了保证训练得到的检测器精度，非人脸样本集的容量要为人脸样本集的两倍以上)进行学习，再将学习而成的模板或者说分类器用于人脸检测。因此，这也是j 种自下而上的方法。这种方法的优点是利用强大的机器学习算法快速稳定地实现了很好的检测结果，并且

人脸识别技术综述解读

人脸识别研究 代上 （河南大学环境与规划学院河南开封 475004） 摘要：现今世界经济发展迅速，而面对繁杂的社会安全问题却显得有些捉襟见肘，人脸识别技术能够因通过面部特征信息识别身份而受到广泛关注。人脸识别通常使用采集含有人脸图像或视频流的设备，将收集到的人脸信息进行脸部检测,进而与数据库中已有信息进行对比确定被识别对象的身份,已经广泛的应用于公共安全、教育等多个方面，且在以后的社会发展中具有很大的应用前景。本文主要对人脸识别的发展历程、主要识别方法予以总结概括，并对其应用范围与发展趋势进行分析。 关键词：人脸识别；方法；应用；发展 1引言 人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。该项技术目前应用到社会的各个领域，例如个人家庭自动门的安全系统、犯罪人的身份识别系统、银行自动取款的服务系统等。 人脸识别系统给人带了很多方便，应用能力很强，但是人脸识别仍然有很多阻碍其发展的困难之处。主要表现在：在收集图像中目标自身的影响；在系统收集图像的过程中容易受到各种外界因素以及系统收集图像之后由于其它因素造成的面部损伤所带来的影响；随着时间的变迁，人的面部逐步发生变化的影响。这些都对人脸识别技术的发展造成了一定的困难，也使得该项技术面临着多种挑战性。 2 人脸识别研究的发展历史与研究现状 2.1发展历史 很早在19世纪80年代就有关于通过人脸对人类的身份进行辨别的论文发表，但是由于技术水平与设备的限制，人脸识别技术并没有受到重视。直到20世纪60年代末，Blcdsoc[1]提出了人脸识别研究的雏形，人脸识别技术才被人们接受。 在人脸识别研究的早期阶段，人们主要研究的是人脸识别的各种方法，但是在实际应用方面却没有得到实质性的进展。 进入20世纪90年代末的时候，人脸识别技术进入了一个快速发展阶段，在这个时期各种新的人脸识别方法相继出现，并创建了人脸图像数据库，对人脸识别的发展起到了巨大的促进作用。在实际应用方面也取得了很大的进展，运用人脸识别技术的产品逐渐进入了社会市场。 进入21世纪以后，人脸识别技术已经逐步发展成熟，但是由于非理想条件如（光照、天气、姿态）的影响，对人脸识别技术的要求也更高。为了解决这些不利因素所造成的影响，研究者们一直努力寻找更加趋于完美的方法，从而减少这些因素所带来的不利影响。 2.2研究现状 近几年来，人脸识别技术已经从以前的认知阶段发展到了实际应用阶段。但是由于每个人的面部都会因为各种不同的原因发生改变，这给人脸识别带来了不小的影响。如光照不同

人脸识别技术的应用背景及研究现状

人脸识别技术的应用背景及研究现状 1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面：

基于人脸识别的安防系统解决方案

基于人脸识别的安防系统解决方案 1、应用背景 随着中国社会国际化程度的不断深化，奥运会、世博会、亚运会等大型活动在中国的举办，中国已经成为全球瞩目的焦点，世界各地包括国内数以百万乃至千万计的游客、官员、新闻记者、运动员、裁判员、工作人员、志愿者等各类人士将集聚中国的场馆。与会人士中不乏企图制造事端、普通民众为之色变的恐怖分子，如何确保各种级别、各类型的运动会、会议或展会的安全、有序进行，已经成为摆在各组委会等机构面前的头等大事。 长期以来，与会人员凭门票、代表证、参展证等各类证件（凭证）在经过工作人员人工查验后即可进入会场。这种模式以低廉的代价为会场的管理提供了一些基本的保障，但也存在着严重的管理漏洞和安全隐患。在相关人士意识到了问题的存在之后，条码、IC/ID卡、RFID等技术便逐步引入了大型会场的管理，原有的证件人工查验模式变为计算机系统的自动查验为主、人工为辅的查验模式，这一模式的改变减少了人为错误的发生。同时，在应用上述技术后，证件伪造的难度也有了显著增加。应该说，上述技术的应用在一定程度上提升了会场的管理和安全保障水平，但单凭证件的与会人员身份认证模式仍然存在证件存在被伪造的可能、证件可能被他人借用或冒用、证件遗失会给持证人带来极大的不便等问题。 人体生物特征具有唯一性、稳定性、不可复制、不可假冒等显著特点，用于身份认证具有更高的安全性。在指纹、掌纹、虹膜等人体生物特征识别技术中，人脸识别技术的优势非常明显。首先，作为识别特征，人脸具有稳定、可靠、安全、便利等特点。在一般情况下，人的面部特征是非常稳定可靠的，“携带”便利。面像也是用于区分人的首要特征。其次，人脸图像的采集非常方便，尤其是基于标准视频的图像采集方式。目前，绝大多数系统采用的都是可见光范围内的标准摄像头，完全满足人脸图像的采集要求，不需要进行任何改造或升级。人脸图像的采集是非接触式的，也不需要人主动配合，最大限度地提高了系统的响应速度。第三，与系统结合人脸识别系统能够最大效能的发挥现有监控系统的优势，真正

基于深度学习的人脸识别技术综述

基于深度学习的人脸识别技术综述 简介：人脸识别是计算机视觉研究领域的一个热点，同时人脸识别的研究领域非常广泛。因此，本技术综述限定于：一，在LFW数据集上（Labeled Faces in the Wild）获得优秀结果的方法; 二，是采用深度学习的方法。 前言 LFW数据集（Labeled Faces in the Wild）是目前用得最多的人脸图像数据库。该数据库共13，233幅图像，其中5749个人，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图，少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。该数据集有6中评价标准： 一，Unsupervised； 二，Image-restricted with no outside data； 三，Unrestricted with no outside data； 四，Image-restricted with label-free outside data； 五，Unrestricted with label-free outside data； 六，Unrestricted with labeled outside data。 目前，人工在该数据集上的准确率在0.9427~0.9920。在该数据集的第六种评价标准下（无限制，可以使用外部标注的数据），许多方法已经赶上（超过）人工识别精度，比

如face++,DeepID3，FaceNet等。 图一/表一：人类在LFW数据集上的识别精度

表二：第六种标准下，部分模型的识别准确率（详情参见lfw结果） 续上表

人脸识别技术的研究

人脸识别技术的研究 1.引言 在信息化飞速发展的今天，计算机的应用领域越来越广，大大减轻了人类的体力劳动和脑力劳动。在对人的计算机自动身份鉴别系统中，指纹、基因、虹膜等方法都为接触式鉴别手段，需要人为的采样，属侵犯式的识别。因人脸识别的非接触式特性现以成为计算机领域的一个研究热点，在国内外引起很高的重视，取得了一系列的成果。在公安、银行、海关等重要部门可以应用人脸识别技术提供方便、高效的检测手段。 虽然人可以毫不费力地识别出人脸及其表情，但要计算机自动准确地识别却困难得多。因为人脸具有相似的结构，在纹理上也比较接近，人脸识别系统只能利用不同人脸之间的细微差别来实现正确识别的任务。同时，同一个人在光照、姿态、表情、人脸大小等不同采样条件下所获得的图像有很大的不同，更不用说发型、年龄、化妆以及饰物的变化了，得到的图像可能是正面的也可能是侧面的，此外噪声和掩遮都使问题变得复杂。可见，人脸识别涉及到图像处理、模式识别、人工智能及生理学等多个学科[1]，使得人脸识别成为一项极富挑战性的课题。 人脸自动识别系统包括三个主要技术环节[2]：首先是图像预处理，由于实际成像系统多少存在不完善的地方以及外界光照条件等因素的影响，在一定程度上增加了图像的噪声，使图像变得模糊、对比度低、区域灰度不平衡等。为了提高图像的质量，保证提取特征的有有效性，进而提高识别系统的识别率，在提取特征之前，有必要对图像进行预处理操作；人脸的检测和定位，即从输入图像中找出人脸及人脸所在的位置，并将人脸从背景中分割出来，对库中所有的人脸图像大小和各器官的位置归一化；最后是对归一化的人脸图像应用人脸识别技术进行特征提取与识别。 2. 人脸识别技术研究的方法 人脸识别的方法大致可以分为基于几何特征、基于代数特征[3]、基于神经网络模型以及基于三维模型等的几大类。 基于几何特征 是在抽取人脸图像上显著特征的相对位置及其参数的基础上进行识别。最早的人脸识别是用手工的方法确定人脸特征点的位置并将其输入计算机中。识别工作的流程大体如下：首先检测出面部特征点，通过测量这些关键点之间的相对距离（欧式距离），得到描述每个脸的特征矢量，比如眼睛、鼻子和嘴的位置和宽度，眉毛的厚度和弯曲程度等，以及这些特征之间的关系，用这些特征来表示人脸。比较未知脸和库中已知脸中的这些特征矢量，来决定最佳匹配[4]。基于小模板匹配的方法属于几何特征识别，是已知一个小模板，在人脸的大图像中进行匹配，如果匹配成功，就可以确定其坐标位置[5]。 基于几何特征的缺点显而易见，对获得的图像要求很高，特征点的定位非常重要，如果人脸有一定的侧向或有装饰物都会很大程度上影响识别的准确性。 基于代数特征 基于代数特征的人脸识别方法有代表性的是PCA（主元分析法）[6]、K-L（卡胡南－列夫）变换[7]和SVD（奇异值分解）[8]等方法。其主要思想：对于一副由N个象素组成的图像，可以看作是一个N维矢量空间，采用不同的变换方法，能够有效的提取主分量，通过对人脸样本集的自相关矩阵的特征矢量的选取，构成一个正交的低维人脸空间，从而达到降低冗余、提高识别率的目的。

基于人脸识别技术的应用

基于人脸识别技术的应用 1.1 人脸识别技术的介绍 面部识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。人脸因具有不可复制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受欢迎。现如今，人脸识别这个词已经慢慢走进了我们的生活，开始逐渐广泛的应用到日常生活之中。 手机、笔记本电脑中的人脸识别软件就是一个很好的例子，它帮助我们解锁手机、电脑，无需再输入密码，不用担心密码泄露从而导致的信息隐私泄露，它很好的帮助我们保护手机、电脑的安全。除此之外，人脸识别门禁系统开始应用于一些高档住宅和办公楼中，为人们省去了带钥匙刷卡的麻烦，也不用担心密码忘记的苦恼。人脸识别考勤机也正在被一些企业应用于日常管理。而一些美颜相机、美图软件的推出更迎合了消费者的市场。它可以自动识别人脸，并对人脸进行美化。甚至一些小游戏被开发出来，可将自己的脸与明星的脸比对相似之处，评价出你最有有谁的明星相。虽然这仅仅是一个游戏软件，只是供人们娱乐，真实度不高，但也可以看出现今人脸识别技术的广泛使用。 人脸识别技术在过去几年中得到了广泛的关注，正是因为它的应用程序涵盖了许多不同的领域。对于许多的应用程序来说，脸部识别系统的性能在可控的环境下已经达到了一个令人满意的水平。但是现有的大部分面部识别技术在不受控制的环境下识别性能明显下降。

人脸识别技术是生物识别技术的一种，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。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]： 1.基于简单背景的人脸识别 这是人脸识别研究的初级阶段。通常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 这是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 这是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。 1. 2 人脸识别技术在国内的研究现状 国内关于人脸自动识别的研究始于二十世纪 80 年代，主要的研究单位有清华大学，哈尔滨工业大学，中科院计算所，中科院自动化

人脸识别技术综述

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/767986388.html, 人脸识别技术综述 作者：唐勇 来源：《硅谷》2011年第09期 摘要：人脸识别是模式识别领域中一个具有实际应用价值和广阔应用前景的研究课题。 系统的对主流人脸识别算法进行综述，总结现阶段人脸识别研究的困难，并对未来人脸识别的发展方向进行展望。 关键词：人脸识别；光照补偿；人脸检测 中图分类号： TP316文献标识码：A文章编号：1671－7597（2011）0510029－01 0 引言 在信息技术飞速发展的今天，电子商务、电子银行、网络安全等应用领域急需高效的自动身份认证技术。当前，我国的各种管理系统大部分都使用证件、磁卡、IC卡和密码等传统技 术保障系统安全，在一定程度上无法避免伪造、丢失、窃取或遗忘，存在极大的安全隐患。基于人体生物特征的身份鉴别方法，如指纹识别、虹膜识别、人脸识别等利用生物特征的普遍性、唯一性、永久性、可接受性、防卫性进行身份识别可以避免上述已有的身份鉴别技术缺陷。 1 人脸识别常用算法 随着社会对人脸识别系统的迫切需求人脸识别研究再次成为热门课题。2008年我国在奥 运会的历史上是第一次采用人脸识别这种生物识别系统为之提供安全保障。目前常见的人脸识别基本算法可分为以下几类： 1.1 基于几何特征的人脸识别方法[2]。这类方法是通过人脸面部拓扑结构几何关系的先验知识，利用基于结构的方法在知识的层次上提取人脸面部主要器官特征，将人脸用一组几何特征矢量表示，识别归结为特征矢量之间的匹配。基于几何特征的识别方法具有存储量小、对光照不敏感等优点。但这种方法抽取稳定的特征比较困难，对强烈的表情变化和姿态变化鲁棒性较差，适合用于粗分类。 1.2 基于特征脸的人脸识别方法。特征脸法是人脸识别中常用的一种方法。该方法的主要是从人脸图像的全局特征出发，运用Karhunen Loeve变换理论，在原始人脸空间中求得一组正交向量，并以此构成新的人脸空间，使所有人脸的均方差最小，达到降维的目的。特征脸方法易受角度、光照、表情等干扰导致识别率下降。

人脸识别文献综述

文献综述 1 引言 在计算机视觉和模式识别领域，人脸识别技术（Face Recognition Technology，简称FRT）是极具挑战性的课题之一。近年来，随着相关技术的飞速发展和实际需求的日益增长，它已逐渐引起越来越多研究人员的关注。人脸识别在许多领域有实际的和潜在的应用，在诸如证件检验、银行系统、军队安全、安全检查等方面都有相当广阔的应用前景。人脸识别技术用于司法领域，作为辅助手段，进行身份验证，罪犯识别等;用于商业领域，如银行信用卡的身份识别、安全识别系统等等。正是由于人脸识别有着广阔的应用前景，它才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。 虽然人类能够毫不费力的识别出人脸及其表情，但是人脸的机器自动识别仍然是一个高难度的课题。它牵涉到模式识别、图像处理及生理、心理等方面的诸多知识。与指纹、视网膜、虹膜、基因、声音等其他人体生物特征识别系统相比，人脸识别系统更加友好、直接，使用者也没有心理障碍。并且通过人脸的表情/姿态分析，还能获得其他识别系统难以获得的一些信息。 自动人脸识别可以表述为：对给定场景的静态或视频序列图像，利用人脸数据库验证、比对或指认校验场景中存在的人像，同时可以利用其他的间接信息，比如人种、年龄、性别、面部表情、语音等，以减小搜索范围提高识别效率。自上世纪90年代以来，人脸识别研究得到了长足发展，国内外许多知名的理工大学及TT公司都成立了专门的人脸识别研究组，相关的研究综述见文献[1-3]。 本文对近年来自动人脸识别研究进行了综述，分别从人脸识别涉及的理论，人脸检测与定位相关算法及人脸识别核心算法等方面进行了分类整理，并对具有典型意义的方法进行了较为详尽的分析对比。此外，本文还分析介绍了当前人脸识别的优势与困难。 2 人脸识别相关理论 图像是人们出生以来体验最丰富最重要的部分，图像可以以各种各样的形式出现，我们只有意识到不同种类图像的区别，才能更好的理解图像。要建立一套完整的人脸识别系统(Face Recognetion System，简称FRS)，必然要综合运用以下几大学科领域的知识： 2.1 数字图像处理技术 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机

前沿人脸识别综述解读

人脸识别综述 王军军 （西安交通大学，西安，710086） 摘要：人脸识别已成为多个学科领域的研究热点之一，本文对人脸识别的发展历史、研究现状进行了综述，系统地对目前主流人脸识别方法进行了分类针对人脸识别面临的挑战，着重对近几年来在光照和姿态变化处理方面的研究进展进行了详细沦述，并对未来人脸识别的发展方向进行了展望。 关键词：人脸识别，人脸检测，模式识别 一、引言 人脸识别是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络以及认知科学等领域研究的热点课题之一。所谓人脸识别，是指给定一个场景的静态图像或动态视频，利用存储有若干已知身份的人脸图像的数据库验证和鉴别场景中单个或者多个人的身份[1]。人脸识别按照人脸信息的来源可以分为两类:基于静态人脸图像的识别和基于包含人脸的动态视频信息的识别。因为动态视频信息并不能明显提高人脸识别的性能，因此本文只研究基于静态人脸图像的识别[2]。 作为生物特征识别的一个重要方面，人脸识别在档案管理系统、安全验证系统、信用卡验证、公安系统的罪犯身份识别、银行和海关的监控、人机交互等领域具有广阔的应用前景。与指纹识别、视网膜识别、虹膜识别等[3]技术相比，人脸识别技术在数据采集方面手续比较简单，使用者更容易接受。人脸作为生物特征，虽然唯一性比指纹和虹膜要差[4]，在高安全性要求的系统中只能作为辅助手段。然而，对于一般安全性要求的身份验证和鉴别系统[5]，人脸识别技术已经足够应用了。 人脸识别研究在二十世纪六七十年代引起了诸多学科领域研究者的浓厚兴趣。进人九十年代后，随着各行业对人脸识别系统的迫切需求，人脸识别研究再次成为热门课题。当前世界各国有许多研究机构在从事这方面的研究，这些研究受到军方、警方以及大公司的高度重视和资助[6]。美国军方还专门组织了人脸识别竞赛以促进人脸识别研究的发展。经过三十多年的研究，人脸识别已经成为图像分析与图像理解领域最成功的应用之一研究人员提出了很多识别方法，建成了一些实验系统，也有一些成功的人脸识别商业软件投人市场。 人脸识别作为模式识别的一种，一般可以分为三个组成部分:从场景中检测并分割人脸;抽取人脸特征;匹配和识别人脸[7]。由于人脸检测已经发展成为一个独立的课题，具有特定的思想和方法，所以本文假定人脸已经被正确检测并从场景中分割出来。 二、人脸识别的方法 目前，人脸识别的方法大致可以分为以下几类：基于几何特征的方法、基于模型的方法、基于统计的方法、基于神经网络的方法和多分类器集成的方法[8]。目前主流的方法有基于几何特征的方法和基于模型的方法。 2.1基于几何特征的方法 文献中记载最早的人脸识别方法就是Bledsoe[9]提出的基于几何特征的方法。该方法以面部特征点之间的距离和比率作为特征，通过最近邻方法来识别人脸，以该方法建立的人脸识别系统是一个半自动系统，面部特征点必须由人手工定位。也正是由于人工的参与，该系统对光照变化和姿态变化不敏感[10]。 侧影[11](Profile)识别也是早期基于几何特征人脸识别的一个重要方法，其基本原理是从人脸的侧影轮廓线上提取特征点，将侧影转化为轮廓曲线，从中提取基准点，根据这些点之