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

存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辨认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。

人脸识别优点：

1）非接触的，用户不需要和设备直接接触；

2）非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取；

3）并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。

人脸识别的弱点：

1）对周围的光线环境敏感，可能影响识别的准确性；

2）人体面部的头发、饰物等遮挡物，人脸变老等因素，需要进行人工智能补偿；（如可通过识别人脸的部分关键特性做修正）。

四、研究现状

吴巾一、周得龙[1]对一系列人脸识别方法进行了综合性描述，对人脸识别技术在发展过程中的一些经典方法进行了比较详细的阐述。王守桂[2]通过实验提出，在光照预处理方面，提出了改进高斯差分滤波的光照预处理方法，通过改变高斯差分滤波器中水平方向和垂直方向的参数，进而将原来的圆形滤波器扩展为椭圆形滤波器，更加适合人脸的面部特征，对于光照不均匀情况适应性较好，结合人脸识别算法获得了较高的人脸识别率和较低的人脸误识率。王跃明，潘纲等人[3]在普通的二位平面人脸识别中提出了三维人脸识别技术，将三维人脸识别算法分为基于空域直接匹配、基于局部特征匹配、基于整体特征匹配三大类进行综述; 对二维和三维的双模态融合方法进行分类阐述。严严等人[4]在静态人像识别向动态视频人像识别做出了新的贡献：如何充分利用视频中人脸的时间和空间信息克服视频中人脸分辨率低, 尺度变化范围大, 光照、姿态变化比较剧烈以及时常发生遮挡等困难是研究的重点；论文在对相关方法分类的基础上, 分析了各类方法中典型技术的优缺点, 并概况介绍了常用的视频人脸数据库和实验结果。

国外对人脸识别的研究，多集中在三维与动态人脸识别方面。Chua 等[5] 提出一种基于Point Signature( PS)方法的人脸识别方法, 该方法用人脸曲面上某点邻

域内一条曲线的形状信息来表征该点的形状. 为脸部各点建立PS后,通过匹配PS 找到2 个模型的多组对应点对，然后粗略对齐2个模型，再用ICP精确对齐模型. 用高斯模型提取出脸部的刚性变化的部分，匹配时采用投票的办法。Wang 等[ 6]使用了一种称为partial-ICP的方法对齐三维人脸，该方法也能处理包含塑性变形的三维人脸。其不同于经典ICP 之处在于每次变换的计算只取对应点集合的一个子集，设定一个动态变化的比例来选取这个子集，从而可以实现动态地选取人脸的刚性变化的部分进行匹配，在一定程度上降低了表情变化对识别性能的影响。

五、应用与展望

近些年来，人脸识别技术在我国也开始了大规模的发展。其应用主要集中于以下几个方面：

1．企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。2．电子护照及身份证。这或许是未来规模最大的应用。

3．公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。4．自助服务。如银行的自动提款机，如果同时应用人脸识别就会避免被他人盗取现金现象的发生。

5．信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。

随着应用的不断深入，我国的人脸识别技术及其产业呈现出“三化两合”的趋势。“三化”，即主流化、芯片化、标准化;“两合”，即与其他生物特征的多生物特征融合与RFID的联合。可以展望，结合其他的生物识别技术，我们可以在家中办理银行等金融领域的个性化服务；小区与公司可以做到实时身份识别，做到无死角安防；当人脸信息与个人金融信用绑定，人们可以直接进行购物，无需带手机与信用卡…

可以想象，当指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音、人脸这些生物信息技术整合在一块的时候，人们的生活方式将发生巨大改变：

1.经济方面：个人身份与金融服务绑定在之后，人们在生活中的每一笔交易都会被记录。交易过程中，交易介质不再是现金，通过人脸识别确认身份后直接从个人账户中扣除相应费用。根据获取的部分交易数据（公民的隐私权受法律保护），商家与广告商可以完成精准营销。对于消费者而言，交易的流程与成本也得到了