人脸检测与识别技术综述
人脸识别综述
人脸识别综述人脸识别是一种通过计算机技术对图像或视频中的人脸进行识别和验证的技术。
随着计算机视觉和模式识别技术的不断发展，人脸识别技术在各种领域和应用中被广泛应用，如安全、监控、人机交互等。
本文将综述人脸识别技术的发展历程、主要方法和应用，以及目前面临的挑战和未来的发展趋势。
首先，人脸识别技术的发展经历了几个阶段。
早期的人脸识别技术主要基于几何特征的测量，如距离、角度和比例等，但这种方法对姿态、光照和表情等因素敏感，容易出现误识别。
随着模式识别理论的发展，基于统计和机器学习的人脸识别方法得到了广泛应用，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）等。
这些方法利用人脸图像中的主要特征、能量和信息等进行训练和分类，具有较高的识别率和鲁棒性。
近年来，深度学习技术的兴起极大地推动了人脸识别技术的发展，通过构建深层神经网络模型，实现了更准确和鲁棒的人脸识别。
其次，人脸识别技术的核心是提取和匹配人脸图像中的特征。
常用的特征提取方法包括几何特征、纹理特征和局部特征等。
几何特征是基于脸部形状和结构的特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置和大小等。
纹理特征是通过分析图像中的灰度、颜色和纹理等信息获得的特征。
局部特征是利用图像中特定区域的局部信息获取的特征，如眼睛区域、嘴巴区域等。
对于特征匹配，主要采用的方法是基于距离或相似度度量的方法，如欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
然后，人脸识别技术在多个领域具有广泛的应用。
在安全领域，人脸识别技术可以用于身份验证和非法入侵检测。
例如，人脸识别技术可以用于解锁手机、电脑或门禁系统，以确保只有合法用户可以访问。
在监控领域，人脸识别技术可以用于追踪和识别嫌疑人。
在人机交互领域，人脸识别技术可以用于实现手势交互和情感识别。
此外，人脸识别技术还广泛应用于娱乐、医疗和教育等领域。
然而，人脸识别技术仍然面临一些挑战。
首先，光照和表情变化对人脸识别的影响较大，这容易导致识别错误。
《2024年基于深度学习的人脸识别方法研究综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法研究综述》篇一一、引言随着科技的进步，人脸识别技术已经成为了人工智能领域的研究热点。
基于深度学习的人脸识别方法以其高精度、高效率的特点，在众多领域得到了广泛应用。
本文旨在全面梳理和总结基于深度学习的人脸识别方法的研究现状、主要技术、应用领域及未来发展趋势。
二、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术自诞生以来，经历了从传统的手工特征提取方法到基于深度学习方法的演变。
早期的人脸识别主要依靠人工设计的特征提取算法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
随着深度学习技术的崛起，卷积神经网络（CNN）等人脸识别算法得到了广泛应用。
三、基于深度学习的人脸识别方法（一）深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）DCNN是目前应用最广泛的人脸识别方法之一。
通过训练大量的数据，DCNN可以自动学习和提取人脸特征，从而提高识别的准确性。
同时，DCNN具有较好的泛化能力，可以应对不同的人脸表情、光照、姿态等变化。
（二）深度学习与特征融合在人脸识别中，特征提取是关键的一步。
通过将深度学习与其他特征提取方法相结合，如基于局部二值模式（LBP）的特征提取方法，可以进一步提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
此外，多模态特征融合技术也可以提高人脸识别的性能。
（三）基于深度学习的无约束人脸识别无约束人脸识别是近年来研究的热点。
由于实际应用中的人脸图像往往存在光照、姿态、表情等变化，因此基于深度学习的无约束人脸识别技术显得尤为重要。
该技术通过训练大量的无约束人脸数据，使得模型能够适应各种复杂的人脸变化。
四、主要技术应用领域（一）安防领域基于深度学习的人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用。
例如，公安系统可以通过该技术对犯罪嫌疑人进行快速检索和比对，提高破案效率。
此外，该技术还可以应用于门禁系统、监控系统等场景。
（二）金融领域在金融领域，基于深度学习的人脸识别技术可以用于身份验证、支付等方面。
人脸检测及识别技术综述
人脸检测及识别技术综述【摘要】人脸检测与识别技术因为其巨大的应用价值以及市场潜力，已经成为图像工程领域研究的热点。
目前，国内外的文献中涉及到的人脸检测和识别算法有很多种，本文对近些年来在期刊和会议上发表的有关人脸检测和识别技术的文章进行了归纳总结，概括介绍了一些人脸检测和识别的典型方法，分析了这些方法的特点及理论依据。
【关键词】人脸检测；人脸定位；特征提取；人脸识别0.引言在现实生活中，很多情况下都需要进行身份验证。
人脸是人体最重要的外貌特征，由于脸部信息可以通过如摄像头等非接触的方式取得，所以非常适合作为身份鉴别的依据。
与指纹识别、虹膜识别等诸多生物识别技术比较而言，人脸识别技术的独特之处还表现这种识别技术具有直接，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。
该技术被广泛应用于国家安全、军事安全和公安、司法、民政、金融、民航、海关、边境、口岸、保险及其他民用安全控制系统等领域当中。
此外，人脸识别技术的研究还涉及生理学、心理学、人工智能、模式识别、图像处理等多个学科领域，因此它具有重要的理论研究价值。
1.人脸检测人脸检测问题起源于人脸识别技术。
人脸检测从总体上可分为两大类：基于先验知识的人脸检测方法和基于后验学习和训练的人脸检测方法。
1.1基于先验知识的人脸检测方法基于先验知识的人脸检测方法自上而下，依据人脸面部器官的对称性、灰度差异等先验知识，将人脸面部器官之间的关系编码并制定出一系列的准则。
当待测图像中的某些区域符合该准则，该区域就被检测为人脸。
此类方法所使用的特征可以分为灰度特征、形状特征、结构特征、纹理特征和颜色特征。
1.1.1灰度特征多个人脸图像的平均就是一个简单的人脸模板，同时，人脸的眉、眼、嘴、前额、鼻梁、下颌、脸颊等区域的灰度值较高，因而人脸具有特定的灰度分布特征。
对人脸区域进行水平和垂直方向的灰度投影，根据极小值点位置即可得到眼、鼻、嘴等各自所处的区域。
因此基于灰度特征建立人脸模板可以检测人脸。
人脸识别技术综述
一、计算机人脸识别技术的基本 原理
计算机人脸识别技术的基本原理是利用图像处理和模式识别的方法，通过对人 脸图像进行预处理、特征提取和分类器设计，来对人脸进行识别。
1、人脸预处理
人脸预处理是计算机人脸识别技术的第一步，它的目的是去除图像中的噪声、 光照、表情等因素，使得人脸图像更加清晰和规整。人脸预处理的方法包括灰 度化、二值化、去噪、归一化等。
人脸识别技术综述
基本内容
随着科技的不断发展，人脸识别技术已经成为了日常生活中不可或缺的一部分。 从安防领域的身份认证到金融风控领域的风险控制，再到人机交互和智能客服 领域的用户体验优化，人脸识别技术都有着广泛的应用。本次演示将对人脸识 别技术进行综述，探讨其发展历程、现状、优缺点、挑战和未来发展方向。
相信在未来的发展中，人脸识别技术将会不断完善和提升，为人类的生活和工 作带来更加便捷和安全的应用体验。
参考内容
基本内容
随着科技的进步，计算机人脸识别技术得到了广泛的应用和发展。人脸识别技 术是一种利用计算机视觉技术来对人脸进行识别和认证的技。术，它的应用范 围已经涉及到安全监控、门禁系统、身份认证、人机交互等众多领域。本次演 示将对计算机人脸识别技术进行综述，介绍其基本原理、实现方法和发展趋势。
2、特征提取
特征提取是人脸识别的关键步骤之一，它的目的是从预处理后的图像中提取出 有效的特征，用于区分不同的人脸。特征提取的方法包括基于几何特征的方法、 基于统计特征的方法和基于深度学习的方法等。
3、分类器设计
分类器设计是人脸识别的最后一步，它的目的是利用已经训练好的分类器对人 脸特征进行分类和识别。分类器设计的方法包括支持向量机、神经网络、决策 树等。
随着人们对个人隐私保护的重视，未来的人脸识别技术将会更加注重隐私保护， 例如采用盲生化和隐私保护技术来保护用户的隐私。
人脸检测和识别技术的文献综述
人脸检测和识别技术的文献综述摘要：通过对关于人脸检测与识别技术方面文献的阅读，本文综述了传统的身份识别，人脸检测和识别技术的背景、意义及国内外发展现状，着重介绍了人脸检测和识别方法。
关键词：人脸检测；人脸识别；子空间分析；核主元分析。
人脸不仅具有很强的自身稳定性和个体差异性，而且直接、友好，相对传统识别，更符合人类的视觉习惯。
一个完整的人脸识别过程一般包括人脸检测和人脸识别两大部分，人脸检测是指计算机在包含有人脸的图像中检测出人脸，并给出人脸所在区域的位置和大小等信息的过程[1]，人脸识别就是将待识别的人脸与已知人脸进行比较，得出相似程度的相关信息.这里所指的人脸识别是狭义的识别,是统称的广义人脸识别的一个子过程［2]。
近年来人脸检测和识别技术的研究取得了较大的发展。
1 人脸识别的背景和研究意义身份识别与验证是人类社会日常生活中的基本活动之一。
尽管也许是无意识的,我们每天都要对很多人的身份做出判别，同时,每个人也都要经常通过各种方式和手段证明自己的身份，目前我们大多数情况下仍然依赖于传统的身份验证手段来完成身份识别过程，这些手段包括各类标识物如身份证、学生证等各类证件,钥匙，口令等，然而这些方式使用不方便、不安全、不可靠的缺点不言而喻，证件、钥匙携带不便证件可以被伪造钥匙可能会丢失密码,这些缺点使得它们越来越不能满足现实的需要[3]。
目前广泛使用的依靠证件、口令等传统方法来确认个人身份的技术面临着严峻的挑战，已经不能适应现代科技发展和社会进步的需要[4-6]。
随着社会的发展，信息化程度的不断提高,人们对身份鉴别的准确性和实用性提出了更高的要求，传统的身份识别方式已经不能满足这些要求.生物特征识别利用人类特有的生理特征如指纹,虹膜等或行为特征如签名，声音等进行身份识别。
基于生物特征的身份认证技术是一项新兴的安全技术，也是本世纪最有发展潜力的技术之一［7]。
2 人脸检测和识别技术的发展概况人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节，也是极其重要的一步。
机器视觉中的人脸识别技术综述
机器视觉中的人脸识别技术综述一、绪论机器视觉是一个跨学科、交叉领域的学科，融合了计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的知识和技术。
其中，人脸识别技术作为一种典型的机器视觉应用，被广泛应用于安防、金融、医疗、交通等领域。
本文旨在对人脸识别技术进行综述，着重介绍其技术原理、现有算法、应用场景以及主要挑战。
二、人脸识别技术原理人脸识别技术依靠计算机对人脸图像进行处理和分析，从而对其进行识别。
其技术原理包括图像获取、预处理、特征提取和分类等四个步骤。
1.图像获取图像获取是人脸识别技术的第一步，其核心是采集和保存人脸图像数据。
常见的图像获取方式包括摄像头、扫描仪、红外线等。
2.预处理图像预处理是对采集的图像进行处理，使其更加适合进行后续处理。
其主要包括去噪、滤波、灰度化、对齐、归一化等技术手段。
3.特征提取特征提取是人脸识别技术的核心，其目的是从人脸图像中提取出最具有区分度的特征。
常用的特征提取方法包括局部二值模式(LBP)、主成份分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、Gabor滤波器等。
4.分类人脸图像的分类是指将针对某个人脸提取到的特征进行比对，从而判断该人脸是否为已知人脸或者新人脸。
常用的分类方法包括支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)、神经网络等。
三、人脸识别算法人脸识别技术的研究与应用已经有近几十年的历史，现有的算法也越来越成熟和丰富，其中主要包括传统算法和深度学习算法两大类。
1.传统算法传统算法是指在深度学习算法出现之前，使用传统的机器学习和图像处理技术进行特征提取和分类的技术手段。
常用的传统算法包括PCA、LDA、SVM、k-NN等。
在处理小规模的数据集时，这些传统算法表现出了很好的效果，但在处理大规模、复杂数据集时，效果不如深度学习算法。
2.深度学习算法深度学习算法是指利用深度神经网络对人脸数据进行特征提取和识别的方法。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
人脸识别文献综述
人脸识别文献综述
人脸识别技术的文献综述可以从以下几个方面展开：
1.人脸识别技术的发展历程：介绍人脸识别技术的起源、发展历程以及各个阶段的技术特
点和应用领域。
2.人脸识别的基本原理：阐述人脸识别的基本原理，包括人脸检测、特征提取和匹配识别
等关键技术。
3.人脸识别的应用领域：介绍人脸识别技术在各个领域的应用情况，如安全、金融、交通、
教育等。
4.人脸识别的技术挑战和解决方案：分析人脸识别技术面临的技术挑战，如光照、角度、
面部朝向、面部表情等，并介绍各种解决方案和技术进展。
5.人脸识别的未来展望：预测人脸识别技术的发展趋势和未来发展方向，包括深度学习、
多模态融合、隐私保护等方面的技术发展。
6.在撰写人脸识别技术的文献综述时，需要全面收集和阅读相关文献，包括学术论文、专
利、技术报告等，并对各种文献进行分类和整理。
同时，需要对各种技术和方法进行比较和分析，总结出它们的优缺点和应用场景。
最后，需要结合自己的理解和见解，对人脸识别技术的未来发展进行预测和展望。
需要注意的是，人脸识别技术是一个跨学科的领域，涉及到计算机视觉、机器学习、模式识别等多个学科。
因此，在撰写文献综述时需要有一定的专业背景和技术基础，以便更好地理解和分析相关文献。
人脸识别技术的综述与分析
人脸识别技术的综述与分析人脸识别技术是一种基于计算机视觉和模式识别的技术，通过对人脸图片或视频进行分析和比对，实现身份识别、人脸检索和行为跟踪等功能。
近年来，随着计算机性能的提升和人工智能技术的不断发展，人脸识别技术得到了广泛的应用和研究。
一、技术发展历程人脸识别技术的发展可以分为三个阶段：传统算法、深度学习算法和端到端深度学习算法。
传统算法比较早期的人脸识别技术，主要采用几何、统计等方法对人脸特征进行提取和匹配。
这类算法主要应用于人脸检测和识别方面，但受限于特征的多样性和不足，其效果和鲁棒性和欠佳。
深度学习算法采用深层神经网络对人脸进行特征提取和学习，可以有效地提高人脸识别的准确率和鲁棒性。
近年来，深度学习算法在人脸识别方面取得了显著的进展，如FaceNet、DeepID、DeepFace和VGGFace等算法。
端到端深度学习算法将人脸识别过程从特征提取到匹配都交给深度神经网络处理，大大简化了流程和提高了效率。
目前，基于卷积神经网络的端到端人脸识别算法已成为主流，并在多种场景下实现了高效的人脸检测和识别。
二、技术原理与应用场景人脸识别技术的基本原理是通过对人脸图像进行分析和比对，从中提取出人脸的特征向量，并将其与数据库中已有的特征向量进行比对，来匹配出以前存在的人脸图像。
人脸识别技术可以应用于身份认证、门禁管理、智能安防、人脸支付等多种场景。
1.身份认证人脸识别技术可以通过对个人脸特征进行比对，验证身份的真实性。
在银行、机场、政府部门等各类场所中，可以通过人脸识别技术来确定个人身份，提高身份认证的准确性和效率。
2.门禁管理通过安装人脸识别设备，可以实现非接触式身份验证。
在进出人员相对固定的场所，如企事业单位、小区、学校等，可以使用人脸识别技术来管理和控制门禁，增强安全性和便利性。
3.智能安防结合人脸识别技术和视频监控设备，可以实现智能安防功能。
在银行、商场、车站等安保领域中，可以通过人脸识别技术来对可疑人员进行识别和报警，并及时采取相应的措施。
《2024年基于深度学习的人脸识别方法综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法综述》篇一一、引言随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术已成为当今社会关注的热点。
作为计算机视觉领域的重要分支，人脸识别技术在安全监控、身份认证、智能交互等多个领域得到了广泛应用。
深度学习技术的出现为人脸识别提供了新的解决方案，使得人脸识别的准确性和效率得到了显著提升。
本文旨在综述基于深度学习的人脸识别方法，分析其原理、技术特点及发展趋势。
二、深度学习在人脸识别中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习方法，通过构建多层神经网络来提取数据的深层特征。
在人脸识别领域，深度学习主要应用于特征提取和分类识别两个阶段。
1. 特征提取特征提取是人脸识别的关键步骤，其目的是从原始图像中提取出能够表征人脸特征的有效信息。
深度学习通过构建卷积神经网络（CNN）等模型，自动学习从原始图像中提取出高维度的特征表示，这些特征对于人脸识别任务具有较好的鲁棒性和区分性。
2. 分类识别分类识别是利用已提取的特征进行人脸匹配和识别的过程。
深度学习通过构建全连接层、支持向量机（SVM）等模型，对提取的特征进行分类和识别。
在人脸识别任务中，深度学习可以有效地提高识别的准确性和效率。
三、基于深度学习的人脸识别方法基于深度学习的人脸识别方法主要包括基于深度神经网络的人脸识别方法和基于深度学习的三维人脸识别方法。
1. 基于深度神经网络的人脸识别方法该方法通过构建多层神经网络模型，对人脸图像进行特征提取和分类识别。
常见的模型包括卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（DBN）等。
这些模型能够自动学习和提取出高维度的特征表示，提高了人脸识别的准确性和鲁棒性。
2. 基于深度学习的三维人脸识别方法该方法利用三维信息来提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
通过构建三维模型来获取人脸的立体信息，再结合深度学习技术进行特征提取和分类识别。
这种方法对于姿态变化、表情变化等复杂场景具有较好的适应性和鲁棒性。
四、技术特点及发展趋势基于深度学习的人脸识别方法具有以下技术特点：1. 高效性：深度学习能够自动学习和提取出高维度的特征表示，提高了人脸识别的效率和准确性。
人脸识别及身份验证技术研究综述
人脸识别及身份验证技术研究综述人脸识别及身份验证技术是一种基于人脸生物特征进行识别的技术，其应用越来越广泛，涵盖安全监控、支付系统、手机解锁等多个领域。
在当前社会信息化和智能化的发展趋势下，人脸识别及身份验证技术也得到了更多的关注和研究。
在这篇文章中，将对人脸识别及身份验证技术的研究现状进行综述。
一、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术起源于20世纪60年代，但直至80年代才开始引起学术界和工业界的关注。
早期的人脸识别系统主要采用几何和模式识别方法，通过比对面部特征进行识别。
然而，由于这类方法在复杂环境下的准确率较低，人脸识别技术一直未能实现在实际应用中的广泛普及。
随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的人脸识别技术得到了极大的提升。
2024年，Google提出了一种基于卷积神经网络的人脸识别模型FaceNet，其在LFW数据集上的准确率高达99.63%，开创了人脸识别技术的新纪元。
之后，各大公司纷纷投入人脸识别领域，推动了该技术的飞速发展。
二、人脸识别技术的原理与方法人脸识别技术主要包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配等几个步骤。
其中，人脸检测是最关键的一步，其目的是在图像中准确地定位人脸区域。
人脸对齐用于修正人脸图像中的姿态和尺度，以便后续的特征提取和匹配。
特征提取是人脸识别的核心，常用的方法包括局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
特征匹配通过计算待识别人脸图像与数据库中已知人脸的相似性，从而实现识别目标。
目前，人脸识别技术主要分为传统方法和深度学习方法两大类。
传统方法包括主成分分析、线性判别分析、支持向量机等，在一定程度上能够取得较好的效果。
而深度学习方法则以卷积神经网络为代表，结构更加复杂，训练过程更为复杂，但在人脸识别准确率上表现更为出色。
三、人脸识别技术的应用领域人脸识别技术在许多领域都得到了广泛应用。
在安防监控领域，人脸识别技术能够帮助监控系统实现实时识别和追踪目标，提高监控效率和准确性。
人脸识别技术的综述与比较分析
人脸识别技术的综述与比较分析引言：人脸识别技术作为一种生物识别技术，近年来得到了广泛的关注和应用。
它具有高准确率、快速响应和非侵入性等特点，被广泛应用于安防、人机交互、金融等领域。
本文旨在对人脸识别技术进行综述与比较分析，介绍其基本原理、应用场景、优缺点以及存在的挑战和问题。
一、人脸识别技术的基本原理人脸识别技术的基本原理是通过对人脸图像进行采集、特征提取和匹配，从而实现对人脸的自动识别。
通常涉及到的步骤包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配等。
1.1 人脸检测人脸检测是指在图像中找到人脸区域的过程。
常用的方法包括Haar特征、支持向量机、卷积神经网络等。
其中，卷积神经网络在人脸检测中取得了较好的效果，能够有效地处理不同角度、光照条件和遮挡等问题。
1.2 人脸对齐人脸对齐是指将检测到的人脸图像进行标准化处理，使其具有统一的姿态和尺度。
常用的方法包括基于特征点的对齐和基于形状模型的对齐等。
对齐后的人脸图像能够降低后续特征提取和匹配的误差，并提升识别准确度。
1.3 特征提取特征提取是指从对齐后的人脸图像中提取出具有辨识能力的特征。
常用的方法包括主成分分析、线性判别分析、局部二值模式等。
这些方法能够从图像中提取出具有信息含量较高的特征，用于后续的人脸匹配。
1.4 特征匹配特征匹配是指将待识别的人脸特征与数据库中的已知特征进行比对，找到最相似的特征。
常用的方法包括欧氏距离、余弦相似度、支持向量机等。
匹配过程中，需要进行适当的阈值设定来判断是否为同一个人脸。
二、人脸识别技术的应用场景人脸识别技术的应用场景非常广泛，如安防监控、门禁系统、人机交互、金融等。
以下为几个典型的应用场景：2.1 安防监控人脸识别技术在安防监控中起到了关键作用，能够实现对不同场景中的人员进行自动识别和监控。
通过与数据库中的人脸特征进行匹配，系统能够准确判断出是否为可疑人员，从而提升监控系统的效率和准确率。
2.2 门禁系统人脸识别技术在门禁系统中能够取代传统的卡片、密码等方式，提供更加便捷和安全的身份验证方式。
人脸检测与识别算法综述
人脸检测与识别算法综述人脸检测与识别技术是计算机视觉和图像处理领域中的重要研究内容，广泛应用于人机交互、安防、智能监控、人脸支付等众多领域。
本文将综述当前主流的人脸检测与识别算法，包括传统方法和深度学习方法，并对其优缺点进行分析和评价。
一、传统人脸检测与识别算法1. 人脸检测算法传统的人脸检测算法主要包括基于特征匹配的方法、基于分类器的方法和基于传统机器学习的方法。
其中，基于特征匹配的方法通过寻找人脸特征（如眼睛、嘴巴等）的位置关系来实现人脸检测，如Viola-Jones算法。
基于分类器的方法是通过训练分类器对图像中的人脸进行二分类判断，如AdaBoost算法。
而基于传统机器学习的方法则是通过对人脸与非人脸的样本进行特征提取和分类的方式实现人脸检测。
2. 人脸识别算法传统的人脸识别算法主要包括基于统计模型的方法、基于特征分析的方法和基于神经网络的方法。
基于统计模型的方法将人脸表示为各种特征的概率分布模型，通过计算欧氏距离或马氏距离来进行识别。
基于特征分析的方法通过提取人脸图像的特征向量，并通过计算特征向量之间的距离来进行识别。
基于神经网络的方法则是利用深度神经网络进行人脸特征提取和识别，例如基于卷积神经网络的人脸识别方法。
传统人脸检测与识别算法的优点是算法简单、易于理解和实现，但其准确性和鲁棒性相对较低，对光照、遮挡等因素较为敏感。
二、深度学习人脸检测与识别算法近年来，随着深度学习的快速发展，深度学习在人脸检测和识别领域展现出强大的能力。
1. 人脸检测算法深度学习人脸检测算法主要包括基于卷积神经网络（CNN）的方法，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
这些算法通过在图像中提取多个候选框，然后利用CNN进行分类和定位，实现了高效准确的人脸检测。
另外，一些轻量级的检测算法，如YOLO和SSD，采用了不同的特征提取和预测策略，在保证速度的同时，也取得了不错的检测效果。
2. 人脸识别算法深度学习人脸识别算法主要包括基于深度神经网络的方法，如DeepFace、FaceNet、SphereFace等。
人脸识别综述
人脸识别综述人脸识别是一种用于自动识别和验证个体身份的技术，它能够对人脸图像进行特征提取和匹配，然后与已知的人脸特征进行比对以确定身份。
人脸识别技术广泛应用于安全监控、身份认证、犯罪侦查等领域。
本综述将介绍人脸识别的发展历程、基础原理、常见的算法，并讨论其应用和挑战。
人脸识别的发展历程可以追溯到上世纪60年代，当时主要利用几何和统计方法进行特征提取和匹配。
随着计算机视觉和模式识别领域的快速发展，人脸识别算法也不断演化和改进，包括人脸检测、特征提取、特征匹配等关键步骤。
现代人脸识别算法通常基于机器学习和深度学习技术，结合大规模人脸数据库进行训练和优化。
人脸识别的基础原理是通过提取人脸图像的特征并将其转化为一个特征向量，然后与数据库中的已知特征向量进行比对。
常见的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）、深度卷积神经网络（CNN）等。
特征匹配可以通过计算特征向量之间的欧氏距离或余弦相似度来实现。
近年来，深度学习技术在人脸识别中取得了巨大的突破，并成为当前主流的方法。
常见的人脸识别算法包括特征脸法、局部脸法、模板匹配法、神经网络法等。
特征脸法是一种基于PCA的算法，将人脸图像投影到一个低维特征空间中，并计算特征向量与已知人脸的距离。
局部脸法则将人脸图像分解为多个小区域，提取每个区域的特征进行匹配。
模板匹配法使用人工设计的模板来对人脸进行匹配。
神经网络法则通过深度CNN模型学习人脸图像的特征表示，从而实现更准确的识别效果。
人脸识别技术在安全监控、身份认证等领域得到了广泛的应用。
在安全监控领域，人脸识别可以用于自动识别和跟踪嫌疑人，提高警察侦破犯罪的效率。
在身份认证领域，人脸识别可以替代传统的密码和卡片认证，提高系统的安全性和便捷性。
然而，人脸识别技术仍然面临着一些挑战，如光照变化、姿态变化、表情变化等都会对识别性能产生影响。
此外，人脸识别还面临着隐私保护和法律法规等方面的问题。
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。
人脸识别技术综述
人脸识别技术综述1、人脸识别技术概述近年来，随着计算机技术的迅速发展，人脸自动识别技术得到广泛研究与开发，人脸识别成为近30年里模式识别和图像处理中最热门的研究主题之一。
人脸识别的目的是从人脸图像中抽取人的个性化特征，并以此来识别人的身份。
一个简单的自动人脸识别系统，包括以下4个方面的内容：(1)人脸检测：即从各种不同的场景中检测出人脸的存在并确定其位置。
(2)人脸规范化：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。
或者叫做alignment，人脸对齐，人脸校准。
(3)人脸校验：采取某种方式表示检测出人脸和数据库中的已知人脸，确认两张脸是否是同一个人。
(4)人脸识别：将待识别的人脸与数据库中的已知人脸比较，得出给你的脸是库里的谁。
2、人脸识别的发展历史及分类人脸识别的研究已经有相当长的历史，它的发展大致可以分为四个阶段：第一阶段：人类最早的研究工作至少可追朔到二十世纪五十年代在心理学方面的研究和六十年代在工程学方面的研究。
第二阶段：关于人脸的机器识别研究开始于二十世纪七十年代。
第三阶段：人机交互式识别阶段。
第四阶段：20世纪90年代以来，随着高性能计算机的出现，人脸识别方法有了重大突破，才进入了真正的机器自动识别阶段。
在用静态图像或视频图像做人脸识别的领域中，国际上形成了以下几类主要的人脸识别方法：1）基于几何特征的人脸识别方法。
2）基于相关匹配的方法。
基于相关匹配的方法包括模板匹配法和等强度线方法。
3）基于子空间方法。
常用的线性子空间方法有：本征子空间、区别子空间、独立分量子空间等。
此外，还有局部特征分析法、因子分析法等。
这些方法也分别被扩展到混合线性子空间和非线性子空间。
4）基于统计的识别方法。
该类方法包括有：KL算法、奇异值分解(SVD)、隐马尔可夫(HMM)法。
5）基于神经网络的方法。
人脸检测与识别技术综述.
。
几何归一化根据检测定位结果,将人脸变换至图像同一位置及同样大小;灰度归一化对图像进行光照补偿等处理。
光照变化对人脸的正确识别有着重要的影
响,FERET [12]测试和FRV T [13]
测试都表明光照变化仍是人脸识别系统的瓶颈之一。减少光照变
化影响的方法主要有[14]
2.2.2基于弹性匹配的方法
该方法采用网格作为模板,将图像间的比较变为网格间的比较。文献[19]使用一种基于动态链接结构的弹性匹配法来定位人脸,并根据人脸数据库进行匹配识别。将物体用稀疏图形描述,其顶点用局部能量谱的多尺度描述来标记,边则表示拓扑连接关系,并用几何距离标记,再应用弹性图形匹配技术来寻找最近的已知图形。弹性匹配方法整体识别性能优于特征脸方法,但计算量大,识别速度慢。
网膜识别(无法确保对人体的安全性及指纹识别(涉及个人隐私等人体生物特征进行身份验证相
比,人脸识别的应用具有直观、友好及方便等特
点,正越来越受到国际学术界、企业界、政府及国防军事部门的高度关注,具有广泛的应用前景。
人脸检测与识别是模式识别领域中的经典问题之一。此外,还涉及图像处理、解剖学及生理学等多方面多领域的知识。
Abstract :The technology of face detection and recognition has att racted t he attention of many re 2searchers in t he field of image engineering because of it s great application value and market 2potential.The develop ment of face detection and recognition are briefly reviewed.Some of t he technologies and latest p rogress are discussed and analyzed.Especially ,it s develop ment in China is simply int roduced.The f ut ure develop ment of t he technology is also discussed.K ey w ords :face detection ;feat ure ext raction ;face recognition
人脸识别技术综述
人脸识别技术综述随着科技的不断进步，人脸识别技术已不再是仅属于探险电影的未来场景，它已成为现实。
人脸识别技术是一种自动识别的技术，它能够通过人脸部分或全部的特征进行身份的验证和鉴别，具有快速、准确、便捷等优势。
在各行业应用中得到广泛的推广和应用。
一、发展趋势1.智能手机智能手机成为人们日常生活中不可或缺的一部分，同时，智能手机已成为人脸识别技术的重要应用场景。
通过手机摄像头采集人脸特征，进行生物识别来解锁手机，支付账单等，这一功能的普及，将进一步推动人脸识别技术的发展。
2.视频监控系统随着社会安全意识的提高，视频监控系统已成为城市、道路、学校、公司、超市等重要场所的必备设备。
人脸识别技术在视频监控系统中的应用将使得视频监控系统的效果更加精准、快捷、高效，从而更好地增强社会安全。
3.金融安全随着金融业的发展和支付方式的多样化，金融安全也成为当今社会的趋势。
人脸识别技术应用于金融行业可以提高安全性能，防止金融欺诈和非法交易等行为。
银行ATM机、移动支付等交易场景，都可以使用人脸识别技术，取代传统的身份验证方式。
二、技术原理人脸识别技术基于计算机视觉和模式识别技术，按照一定的特征进行比对，来进行身份鉴别。
其基本的技术流程分为人脸检测、人脸特征提取、人脸匹配等环节。
在人脸识别技术中，深度学习技术的应用使得识别精度大大提高，目前的大多数应用中都采用了深度学习技术。
三、应用场景1.人脸识别门禁人脸识别门禁是人脸识别技术最早得到实际应用的场景之一，它可以替代传统的卡片、密码等方式的门禁系统，并且不会受到卡片遗失、密码泄露等问题的影响。
2.人证合一人证合一旨在利用人脸识别技术，提高证件验证的精确度，防止造假，随着技术的不断进步，人证合一场景的应用范围越来越广泛，如银行账户开户，政府部门的各类证件核验等。
3.人脸支付随着移动支付的快速普及，人脸支付逐渐成为主流支付方式之一。
人脸支付利用人脸识别技术，完成在线支付、电子商务等场景中的身份验证，其便捷性、安全性受到了广泛的认可。
人脸识别技术综述及分析
（４） 人 的 老 化 ，会 导 致 与 原 有 图像 识 别 的准 确 度 下 降 。
（５）如果有饰物 及其他部位等 遮挡 了人 脸 的局 部 区 域 ，会 导 致 无 法 获 取全 部 信 息 ， 从 而 造 成 信 号 数 据 缺 失 和 识别 困难 。
４ 人 脸 识 别 方 法
（６）面部化妆和整容技术的成熟和使用 ，
人脸 识别将 给定 图像 中的人脸 部分 与 已 有数据库中的进 行匹配和 比较 ，利用 已知的人 脸身份数据 库来鉴 别认定被测 图像 中人脸的身 份 。 如 图 ｌ所示 。
把获 取到 的人脸 图像看 作多 维空 间中 的 一 点，然后通过在特 定的空间建立决策边界 的 方法 ，让不同类的样本最大可能 的分开。
通 过 建立 ３Ｄ 和 形 变 模 型 可 以 较 好 的 解 决 人脸 多姿态 问题 ，因为 ３Ｄ模型可 以通过 变换
更加友好 ，不需要得到人的参与配合，能够不 ４．２ 子 空 间分 析 法 打扰正常生活情况下解决 问题，同时对 表情、
转化成任意姿态的 图像。采用图像或视频序列 的方式 ，也可 以有效处理表情、姿态等现有变
姿态 等分析可获得更 多的有用信 息。因此，人 脸识 别技 术得 到广泛 的研 究与应用 ，可用于公 安系统、驾驶核对系统 、监控系统、银行信用 卡 验 证 等 多个 方 面 。
２综述
将从 图像 中获取 的较 多高维特 征经 过空 间变换等技术，压缩 成较低维 的子 空间进行识 别。表达性特 征提取法和鉴别性特征提取法都 是常规的线性子空 间方法 。
４．３统计特征 法
化 问题 。 熵 图像 是 处 理 光 照 变 化 的有 效 。然 而 目
前对于光照子空间的方法研 究较 多，对如何消 除光 照的影 响， 从而恢 复 出均 匀光 照的 图像 的 研 究 仍 然较 少 。
第2章 人脸检测与识别算法综述
第2章人脸检测与识别算法综述1.1 人脸检测与识别系统人脸检测与识别系统大致可以分为：人脸检测模块、人脸校正模块以及人脸识别模块，如图1.1所示。
图1.1人脸检测与识别系统人脸检测的目标是从一副图片或者一帧视频中确定是否包含人脸，如果有则标定出所有人脸的位置、大小和姿势。
这一部分已经在前面章节中讲过，这里不再赘述。
简言之，其基本思想是运用知识或者统计的方法对人脸建立模型，比较所有的待检测区域与人脸模型的匹配度，从而确定图像中人脸的区域。
人脸识别系统通常要求识别的图像只包含人脸信息，而没有其余的干扰信息。
所以在进行识别之前，需要由人脸检测子系统在输入图像中检测出其中包含的所有人脸的位置、大小、偏转角度等，从而提取出人脸信息，进行一些预处理后，提交给人脸识别子系统识别。
人脸校正致力于将检测到的各种姿态的输入人脸转成正脸模式，以利于后面人脸识别更加容易，进而提高识别效率，这也是多姿态人脸识别重点研究的问题。
本章只介绍人脸检测与识别部分，人脸校正部分我们将在后续章节中介绍。
1.2人脸检测算法目前人脸检测方法很多，大致可以分为两大类：基于先验知识的人脸检测方法和基于后验学习和训练的方法。
1.2.1基于先验知识的人脸检测方法基于先验知识的人脸检测方法一般是先提取人脸的各种特征，然后根据一些知识规则来检验它们是否符合人脸的先验知识，以此来确认图像中是否包含人脸。
该方法所使用的人脸特征大致可分为：基本特征和肤色特征。
其中基本特征包括灰度特征、轮廓和形状特征、结构特征、纹理特征。
Yuille等[7]提出用可变形模板来描述人脸的形状信息，通过和输入图像的边缘、峰、谷和可变形模板中参数进行动态性交互、修正，采用优化算法，在参数空间内进行能量函数极小化来判定人脸。
Yang[3]等首先提出基于镶嵌图（又称为马赛克图）的人脸检测方法，即采用由粗到细的二级结构的方法检测人脸。
通过平均和下采样方法得到多个不同分辨率的图像，这些低分辨率图像被称为镶嵌。
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第29卷第2期 2006年2月合肥工业大学学报(自然科学版)J OU RNAL OF H EFEI UN IV ERSIT Y OF TECHNOLO GYVol.29No.2 Feb.2006 收稿日期:2005203210;修改日期:2005205209作者简介:王 伟(1979-),男,安徽合肥人,合肥工业大学博士生;张佑生(1941-),男,湖南浏阳人,合肥工业大学教授,博士生导师.人脸检测与识别技术综述王 伟, 张佑生, 方 芳(合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥 230009)摘 要:人脸的检测与识别技术因其巨大的应用价值及市场潜力,引起各方面的关注,已经成为图像工程和模式识别领域的研究热点。
文章在回顾人脸检测与识别技术发展历程的基础上,对人脸检测与识别的多种相关技术作了介绍与评论,并讨论了该技术的最新发展方向及其国内的发展情况。
关键词:人脸检测;特征提取;人脸识别中图分类号:TP317.4 文献标识码:A 文章编号:100325060(2006)022*******Survey of human face detection and recognition technologyWAN G Wei , ZHAN G Y ou 2sheng , FAN Fang(School of Computer and Information ,Hefei University of Technology ,Hefei 230009,China )Abstract :The technology of face detection and recognition has att racted t he attention of many re 2searchers in t he field of image engineering because of it s great application value and market 2potential.The develop ment of face detection and recognition are briefly reviewed.Some of t he technologies and latest p rogress are discussed and analyzed.Especially ,it s develop ment in China is simply int roduced.The f ut ure develop ment of t he technology is also discussed.K ey w ords :face detection ;feat ure ext raction ;face recognition0 引 言随着社会的发展,诸如视觉监控、远程教育、人机交互技术及安全等各方面都迫切希望能够进行快速、有效的身份验证。
生物特征因为自身的稳定性和差异性,已经成为身份验证的主要手段。
人脸是一种极为复杂的、多维的模式,也是一种典型的非刚性模式。
人的面部特征十分丰富,除了形状、表情之外,还有五官的特征及分布。
通过对这些特征的研究,可以理解人的情绪等状况。
与其他利用视网膜识别(无法确保对人体的安全性)及指纹识别(涉及个人隐私)等人体生物特征进行身份验证相比,人脸识别的应用具有直观、友好及方便等特点,正越来越受到国际学术界、企业界、政府及国防军事部门的高度关注,具有广泛的应用前景。
人脸检测与识别是模式识别领域中的经典问题之一。
此外,还涉及图像处理、解剖学及生理学等多方面多领域的知识。
该技术研究最早可追溯到19世纪法国人Galto n[1]的工作。
现代研究始于20世纪60年代末70年代初,并随着科学技术而发展。
自90年代以来一直是研究热点,各种算法层出不穷,相关杂志上发表的有关论文数以千计。
国内在这方面的研究起步于20世纪80年代,受到了国家863计划的大力扶持,发展很快。
2000年以来,每年一届的“中国生物识别学术会议”极大地推动了包括人脸识别在内的生物识别技术水平的发展。
现在,国内也已建成世界上较全面、规模最大的东方人脸图像数据库[2]。
人脸检测与识别可分为人脸检测、人脸特征提取和人脸识别3个阶段,整个流程如图1所示。
即对像集中的图像逐幅进行检测,判断其中是否存在人脸,如果人脸存在,则对其进行精确定位,并进行人脸识别,通过特征提取,获得人脸信息,进行身份验证。
图1 人脸检测与识别流程1 人脸检测与定位人脸检测就是从各种不同图像中确定人脸的存在,并且确定人脸的数量、尺寸、位置和位姿,实质是使人脸与背景(非人脸)分离,它是完成自动人脸识别的第一步,是人脸识别的基础[3]。
人脸检测是一个相当复杂的问题,由于面部表情的不同及光照条件的变化,眼、口、鼻、耳和胡须等影响,面部伤痕的出现等,均可不同程度地影响人脸检测的准确度,导致误检(将非人脸区误认为人脸)或漏检。
因此,多年来,人脸检测方法的研究一直引起人们的关注。
人脸检测方法可分为基于知识的和基于统计的两大类[4]。
1.1 基于知识的方法利用人的先验知识建立若干规则,将人脸检测问题转化为基于面部特征不变量的假设/验证问题。
利用人脸的椭圆形轮廓特性,文献[5]提取边缘特征,并根据广义Hough 变换提取椭圆形状信息,进行人脸检测。
文献[6]提出了一种基于知识的快速人脸检测方法,采用符合人脸生理结构特征的人脸镶嵌图模型,建立较为完备的知识库,并采用多级检测的步骤加快检测速度。
另外,文献[7]在传统的镶嵌图法基础上,提出了一种新的广义三分图的人脸模型分块方案,取得较好效果。
眼睛是人脸上最独特的一种器官,已成为许多检测方法所利用的关键特征。
此外,由于人的肤色在图像中的聚类特性及对方向的不敏感性,已在人脸检测中得到了应用[8]。
基于知识的方法需要利用人脸的几何和灰度等方面的特征整理出各种检测规则,建立规则库,这种规则库还需要在实用中不断修改和完善。
1.2 基于统计的方法将人脸图像看作一个高维矢量,在高维空间中对分布信号进行检测。
基于特征空间的方法将图像变换至某一个特征空间,再根据图像在此空间中规律区分人脸和非人脸。
主分量分析先进行K 2L 变换,得到特征值从大到小排序的特征脸[9]。
这样既有效降低了维数,又保留了所需要的识别信息。
基于模板匹配的方法通过与已建立的若干模板,进行匹配比较检测人脸的存在问题。
文献[10]的基于多模板匹配的单人脸检测效果较好。
此外还有基于神经网络和基于支持向量机等方法。
基于统计的方法较适合对正面人脸图像进行检测,但图像中人脸尺度及位姿发生变化,特别是旋转变化,会使检测难度加大,准确率相应降低。
2 人脸的特征提取与识别人脸特征的提取与识别可看成是一个对3D 物体的2D 投影进行匹配的问题。
人脸是个非刚性模型,在不同情况下可能存在形变(如表情、位姿等),从而造成模式的改变。
此外,环境因素对人脸特征的提取与识别的效率影响很大。
图像中存在影响人脸检测效果的多种干扰,所以在进行人脸特征提取和识别之前,一般要对图像进行某种“标准化处理”,即预处理,以去除背景和人体其他部位(如头发、上衣等)可能造成的不良影响,进行几何归一化和灰度归一化处理,提高人脸检测与识别的准确率[11]。
几何归一化根据检测定位结果,将人脸变换至图像同一位置及同样大小;灰度归一化对图像进行光照补偿等处理。
光照变化对人脸的正确识别有着重要的影响,FERET [12]测试和FRV T [13]测试都表明光照变化仍是人脸识别系统的瓶颈之一。
减少光照变化影响的方法主要有[14]不变特征法、光照变化建951 第2期王 伟,等:人脸检测与识别技术综述模方法以及光照条件标准化。
不变特征法对光照校正的作用有限,光照变化建模算法的复杂性较高,而光照条件标准化方法受主观因素影响较大。
因此,解决光照变化问题的理想方法是这3类方法的融合。
人脸特征提取与识别的方法可分为基于局部特征的识别和基于整体特征的识别。
2.1 基于局部特征的方法基于局部特征的方法是从脸部器官的形状及其相互位置关系为出发点,提取与识别人脸特征。
尽管各个人的脸部器官在形状、大小上存在一定的差异,但其相互位置关系及特征点形状等特性方面均有一定的规律,这为人脸特征提取与识别提供了可能。
局部模板匹配是一种较为常用的方法。
文献[15]采用可变形模板技术,建立眼睛模型,根据能量函数调整模板参数达到最佳匹配,以实现人脸识别目标。
文献[16]受人脸侧面轮廓的启发,使用一种简单而有效的灰度投影方法进行人脸特征提取与识别,并运用于三维人脸识别。
由于灰度投影法的特性,可将其与模板匹配方法结合,提高识别的效果。
2.2 基于整体特征的方法基于整体特征的方法从整体上对人脸进行特征提取,进而识别人脸。
单个器官的某些变化不会对整个人脸识别造成多大影响。
此类方法较多,它是目前人脸识别领域的一种主流方法。
2.2.1 基于特征脸方法特征脸方法是从主分量分析法导出的一种人脸识别方法。
K2L变换是种常用的正交变换,将其用于人脸识别取得了较好的效果[17]。
它根据一组人脸图像构造主分量子空间,由于主元具有人脸的形状,也称特征脸。
将测试图像投影到主分量子空间上,得到了一组投影系数,与各个已知的人脸图像进行比较识别,取得了较好的识别效果。
特征脸方法原理简单,易于实现,实质上是一种统计性的模板匹配方法。
特征脸方法把人脸作为一个整体来处理,大大降低了识别复杂度。
但是,由于忽视了人脸的个性差异,该方法有一定的理论缺陷。
研究表明,随着光照条件、人脸角度及人脸相对尺寸的变化,识别率将急剧下降[18]。
实验证明,特征脸方法的识别率随训练图像数目的增大而增大,当然,计算复杂程度也相应增加了。
2.2.2 基于弹性匹配的方法该方法采用网格作为模板,将图像间的比较变为网格间的比较。
文献[19]使用一种基于动态链接结构的弹性匹配法来定位人脸,并根据人脸数据库进行匹配识别。
将物体用稀疏图形描述,其顶点用局部能量谱的多尺度描述来标记,边则表示拓扑连接关系,并用几何距离标记,再应用弹性图形匹配技术来寻找最近的已知图形。
弹性匹配方法整体识别性能优于特征脸方法,但计算量大,识别速度慢。
2.2.3 基于神经网络的方法人工神经网络目前正越来越被频繁地应用于人脸识别,大部分的人脸识别神经网络都采用多层感知器和BP(Back propagation)学习算法[20]。
实验表明该法具有较强的适应能力和鲁棒性,可以有效地运用与多人脸、不同尺寸、不同姿态、不同肤色、不同光照条件和复杂背景的情况,是一种有效的人脸识别方法。
而且通过适当增加训练样本的数量和类型,可以进一步提高识别性能。