浅谈人脸识别技术的方法及应用(如何实现人脸识别技术)

摘要:人脸识别技术特有的主动辨别能力，保证了别人无法用不活跃的照片木偶和蜡像欺骗识别系统。人脸识别技术是基于人脸照片或者实时捕捉的人脸图像，因此无疑是最容易获取的。

人脸识别是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络和认知科学领域的研究热点之一。广泛应用于公安(刑事鉴定等。)、安全验证系统、信用卡验证、医药、档案管理、视频会议、人机交互系统等等。

人脸识别技术计算机人脸识别技术是利用计算机对人脸图像进行分析，然后提取有效的识别信息来“识别”人的技术。虽然人类的人脸识别能力很强，可以记住和区分成千上万张不同的脸，但是对于计算机来说难度要大得多。其表现为:面部表情丰富；脸随年龄变化；人脸的图像受光照、成像角度和成像距离的影响。人脸识别还涉及到图像处理、计算机视觉、模式识别、神经网络等学科，也与人脑的认知程度密切相关。

所谓“人脸识别”的研究范围非常广泛，大致可以分为以下几个方面:

1、人脸检测(Face Detection):

即从各种场景中检测人脸的存在，并确定其位置。在大多数情况下，由于场景复杂，人脸的位置事先是未知的，所以需要先确定场景中是否有人脸，如果有人脸，再确定人脸在图像中的位置。头发、化妆品、光线、噪声、人脸倾斜、人脸大小变化、各种遮挡等因素都会使人脸检测问题变得更加复杂。人脸检测的主要目的是在整个输入图像中找到人脸区域，将图像分为-人脸区域和非人脸区域两部分，为后续的应用做准备。

2.面部表情:

也就是说，检测到的人脸和数据库中的已知人脸以某种方式表示。常见的表示方法有几何特征(如欧氏距离、曲率、角度)、代数特征(如矩阵特征向量)、固定特征模板、特征面、莫尔条纹等。

3.面部识别:

即，将检测到的待识别人脸与数据库中的已知人脸进行比较和匹配，并获得相关信息。这个过程的核心是选择合适的人脸表示和匹配策略，系统的构建与人脸表示密切相关。通常，选择全局方法或基于特征的方法进行匹配。显然，基于侧面图像和基于正面图像选择的特征之间有很大的差异。

4.表情分析:

即面部表情信息(快乐、悲伤、恐惧、惊讶等。)进行分析和分类。

5.物理分类:

即分析待识别人脸的生理特征，以及种族、年龄、性别、职业等相关信息。都获得了。显然，这种操作需要很多知识，通常非常困难和复杂。

人脸识别技术发展史人脸识别的工程应用始于20世纪60年代。经过50多年的研究，大致可以分为以下三个阶段:

第一阶段主要是解决人脸识别需要的面部特征。

Bertillon、Allen和Parke是这一阶段研究的代表。在Bertillon的系统中，用简单的一句话链接数据库中的一张人脸，同时结合指纹分析，提供强大的识别系统。艾伦设计了一种有效的模仿手段，后来被帕克用计算机实现了。但无论哪种方式，现阶段的识别过程仍然完全依赖于操作者，需要大量的人工干预，因此无法实现自动人脸识别。

第二阶段是人机交互识别阶段。

研究者用数学模型描述人脸图像中面部特征的长度等主要几何特征，用欧氏距离度量相似度。Harmon和Lesk使用多维特征向量来表示面部特征，并基于这种特征表示来设计识别系统。此后，Kaya、Kobayashi和T. Kanad也采用各种方法研究几何特征的计算[5][6]。但是这种方法依赖于操作者的知识，仍然无法摆脱人为干预。

第三阶段是真正的自动机器识别阶段。

现阶段，人脸识别技术取得了很大的突破，许多经典算法相继出现，如特征脸、子空间法、弹性图匹配法、基于统计外貌模型和神经网络的人脸识别等。同时，也有很多公开的人脸库用于测试算法性能，如ORL人脸库、亚勒布人脸库、费雷人脸库等。

常用的人脸识别方法一个自动人脸识别系统一般包括三个关键技术:人脸检测、特征提取和人脸识别。

根据方式的不同，人脸识别方法可以分为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。其中，基于几何特征、模型和统计的方法最为常见。

(1)基于几何特征的方法

最早记录的人脸识别方法是Bledsoe提出的基于几何特征的方法。该方法以人脸特征点之间的距离和比值作为特征，采用最近邻法进行人脸识别。基于几何特征的方法非常直观，识别速度快，内存需求少，提取的特征在一定程度上对光照变化不敏感。但当人脸有一定表情或姿态变化时，特征提取不准确，由于忽略了整幅图像的很多细节，识别率低，所以近年来鲜有新的发展。

(2)基于模型的方法

基于模型的方法也是人脸识别的一种重要形式，隐马尔可夫模型是应用最广泛的一种。它是一种基于整体的概率统计方法。对于正面脸，马尔科夫的“状态”包括额头、眼睛、鼻子、嘴巴、下巴，从上到下依次出现。这样就可以把人脸图像和隐马尔可夫模型结合起来，把这些人脸的特征区域指定为状态。其他模型包括主动形状模型和主动表示模型。

(3)统计方法

基于统计的三种人脸识别方法包括特征脸、Fisher脸和奇异值分解。使用特征脸的人脸识别方法首先由Sirovichand Kirby提出，并由Matthew Turk和Alex Pentland用于人脸分类。这些特征向量是由人脸图像在高维向量空间中的协方差矩阵计算出来的，这种方法被认为是第一种有效的人脸识别方法。费雪面子法是罗纳德·费雪发明的。基于它的LDA理论类似于特征脸使用的PCA，是一种通过整体降维将原始数据映射到低维空间的方法。奇异值分解(SVD)法是通过取SVD前较大奇异值对应的特征向量，提取图像中光照、表情、姿态等噪声对应的高频信息来重构图像。

人脸识别技术的优势人脸识别技术作为一种新型的生物识别技术，与虹膜识别、指纹扫描、手掌扫描等技术相比，在应用上有着独特的优势:

1.易于使用，用户接受度高。

人脸识别技术使用通用的摄像头作为识别信息采集设备，在识别对象没有察觉的情况下，以非接触的方式完成识别过程。

2.杰出的直觉。

人脸识别技术基于人脸图像，人脸无疑是肉眼可以识别的最直观的信息源，便于人工确认和审核。“以貌取人”符合人们的认知规律。

3.识别准确率高，速度快。

与其他生物识别技术相比，人脸识别技术的识别准确率处于较高水平，误识率和拒识率较低。

4.不容易伪造。

在安全性要求高的应用中，人脸识别技术要求被识别的对象必须出现在识别现场，他人很难伪造。人脸识别技术特有的主动辨别能力，保证了别人无法用不活跃的照片、木偶、蜡像欺骗识别系统。这很难用指纹等生物识别技术来实现。例如，可以用合法用户的断指来伪造合法用户的身份，这使得识别系统无法察觉。

5.使用通用设备。

人脸识别技术使用的设备是一般的PC、摄像头等常规设备。由于目前电脑、闭路电视监控系统等已经广泛使用，大部分用户没有必要购置大量专用设备来使用人脸识别技术，既保护了用户的原有投资，又扩展了用户现有设备的功能，满足了用户的安全需求。

6.基本信息很容易获得。

人脸识别技术是基于人脸照片或者实时捕捉的人脸图像，因此无疑是最容易获取的。

7.成本低，易于推广使用。

由于人脸识别技术使用常规的通用设备，价格在一般用户可以接受的范围内。相比其他生物识别技术，人脸识别产品具有很高的性价比。

综上所述，人脸识别技术是一种精度高、使用方便、稳定性高、不易伪造、性价比高的生物识别技术，具有非常广阔的市场应用前景。

人脸识别技术的应用随着社会的不断进步和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得到了迅速发展。目前，生物特征识别技术主要包括: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，人脸识别以其直接、友好、方便的特点，对用户没有心理障碍，容易被用户接受，得到了广泛的研究和应用。目前的人脸识别技术主要应用于以下几个方面:

(1)刑侦破案公安部门将嫌疑人的照片存入档案系统。当通过其他手段获得犯罪现场或嫌疑人面部特征描述时，可以从数据库中快速搜索确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。

(2)很多场合的文件验证(如海关、机场、机要部门等。)证件验证是检查某人身份的常用手段，而身份证、驾驶证等很多证件都有照片。利用人脸识别技术，机器可以完成验证和识别工作，从而实现自动化和智能化管理。

(3)视频监控很多银行、公司、公共场所都有24小时视频监控。当出现异常情况或陌生人闯入时，需要进行实时跟踪、监控、识别和报警。这需要对采集到的图像进行详细的分析，并使用人脸检测、跟踪和识别的技术。

(4)门禁门禁的范围很广，包括建筑物、住宅等入口处的安检。，以及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五官，识别和分析人的情绪状态，如高兴、愤怒等。此外，人脸识别技术在医学、档案管理、人脸动画、人脸建模、视频会议等方面也有很大的应用前景。

虽然人脸识别技术已经有了很大的进步，但是不可否认的是还有巨大的发展空间。如何解决不同光线、不同角度的人脸识别问题，如何提高识别速度和准确率，将成为未来人脸识别技术的发展方向。

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