人脸识别历史

取得成就
※贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出 的Fisherface人脸识别方法是这 一时期的另一重要成果。 该方法目前仍然是主流的人脸识 别方法之一，产生了很多不同的 变种，比如零空间法、子空间判 别模型、增强判别模型、直接的 LDA判别方法以及近期的一些基 于核学习的改进策略。
取得成就
※人脸识别中的另一种重要方 法——弹性图匹配技术(Elastic Graph Matching，EGM) 也 是在这一阶段提出的。其基本 思想是用一个属性图来描述人 脸。 ※由美国国防部反毒品技术发展计 划办公室资助的FERET项目无疑是 该阶段内的一个至关重要的事件。 极大地促进了人脸识别算法的改进 和实用化。 该测试的另一个重要贡献是给出了 人脸识别的进一步发展方向。
第三阶段(1998年~现在)
FERET’96人脸识别算法评估表明：主流的人 脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条 件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。 因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与 此同时，人脸识别的商业系统进一步发展。
取得成就
基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提 出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条 件人脸识别方法是这一时期的重 要成果之一。 布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提 出的基于3D变形(3D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条 件人脸图像分析与识别方法是 这一阶段内一项开创性的工作。 Blanz的实验表明，该方法在 CMU-PIE(多姿态、光照和表情) 人脸库和FERET多姿态人脸库上 都达到了相当高的识别率，证 明了该方法的有效性。
人脸识别历史发展
Q14010121 陈舒康
历 史 阶 段
第一阶段(1964年~1990年)
第二阶段(1991年~1997年) 第三阶段(1998年~现在)
第一阶段(1964年~1990年)
最早是机械式识别阶段： 以Bertillon,Allen,Parke为代表。 主要研究人脸识别所需要的面部特征。
取得成就
※美国麻省理工学院媒体实验室的特克 ※麻省理工学院人工智能实验室的布 (Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的 鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于 “特征脸”方法无疑是这一时期内最 1992年左右进行的对比试验。 负盛名的人脸识别方法。
促进了基于表观(Appearance-based) 的线性子空间建模和基于统计模式识 别技术的人脸识别方法的发展，使其 逐渐成为主流的人脸识别技术。
他们证明了一个重要结论：同一 人脸在同一视角、不同光照条件 下的所有图像在图像空间中形成 一个凸锥——即光照锥。
取得成就
沙苏哈(Shashua)等于2001 年提出了一种基于商图像 的人脸图像识别与绘制技 术。 康柏研究院的研究员维奥拉 (Viola)和琼斯(Jones)研制的一 个基于简单矩形特征和 AdaBoost算法的实时人脸检测 系统。
该方法的优点是既保留了面部 的全局结构特征，也对人脸的 关键局部特征进行了建模。近 来还出现了一些对该方法的扩 展。
总而言之
※这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速。 ※所提出的算法在较理想图像采集条件、对象 配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常 好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别 商业公司。 ※从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判 别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是 这一阶段内的主流技术。
总而言之
这一阶段是人脸识别研究的初级阶段， 非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。
尚在
起步
第二阶段(1991年~1997年) 短暂? 硕果累累! 不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方 还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了 若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的 Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。
没有实现系统的自动识别。
人机交互式
基于人脸几何结构特征(Geometric feature based)的方法
这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面 部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。 人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。
较早的研究人员有布莱索(Bledsoe)、戈登斯泰因 (Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及 金出武雄(Kanade Takeo)等。
来自百度文库
谢谢~
取得成就
FERET项目之后， 涌现了若干 人脸识别商业系统。 比如：
等等等······
总而言之
※目前非理想成像条件下(尤其是光照和 姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库 上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点 问题。
※而非线性建模方法、统计学习理论、 基于Boosting的学习技术、基于3D模 型的人脸建模与识别方法等逐渐成为备 受重视的技术发展趋势。