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

具有多样的变化能力，从人脸的不同表情人们可以感知到一个人的情绪、感受、甚至秉性和气质。它无需特殊的采集设备，系统的成本低，而且自动人脸识别的使用非常自然，可以在被识别对象毫无察觉的情况下进行，是种非常受使用者欢迎的方式。虽然人类在表情、年龄或发型等发生巨大变化的情况下，可以毫不费力地以人脸来识别某人，但要建立一个能够完全自动进行人脸识别的系统却是非常困难的，诸多因素使得人脸识别研究成为一项极其挑战性的课题．它牵涉到模式识别、图像处理、计算机视觉、生理学、心理学、以及认知科学等方面的诸多知识，并与基于其它生物特征的身份鉴别方法以及计算机人机感知交互领域都有密切联系。与指纹、视网膜、虹膜、基因、掌形等其它生物特征识别系统相比，人脸识别具有直接、友好、方便和非接触等许多优点，多年来一直受到许多研究者的关注。

人脸识别研究，起源于19世纪末法国人Sir Franis Gahon的工作。到20世纪90年代，开始作为一个独立学科快速发展起来。人脸识别研究的发展大致分成三个阶段第一阶段是以Allen和Parke为代表，主要研究人脸识别所需要的面部特征。研究者用计算机实现了较高质量的人脸灰度模型。这阶段的工作特点是识别过程全部依赖于操作人员。第二阶段是人机交互式识别阶段，其中用几何特征参数来表示人脸正面图像是以Harmon和Lesk为代表，将人脸面部特征用多维特征矢量表示出来，并设计了基于这一特征表示法的识别系统。而以Kaya和Kobayashi为代表，则采用了统计识别的方法、用欧氏距离来表示人脸特征，这两类方法都摆脱不了人的干预。第三阶段是真正的机器自动识别阶段，近十余年来，随着高速度高性能计算机的发展，人脸模式识别方法有了较大的突破，提出了多种机器全自动识别系统，人脸识别技术进人了实用化阶段。如Eyematic公

司研发的人脸识别系统。我国清华大学的“十五”攻关项目《人脸识别系统》也通过了由公安部主持的专家鉴定。

人脸识别有着广泛的应用领域(1)在安全防领域中的应用。社会上有许多重要的部门，如军事、金融、等部门都需要对出入人员进行身份识别，以防止信息泄漏和不法现象的发生。使用该技术可以方便地进行身份识别，而不使被识别者感到不舒服。(2)在犯罪刑侦领域中的应用。在刑侦工作中，对罪犯的抓捕是至关重要的一环。应用人脸识别技术可以依据犯罪嫌疑人的人脸图像对机

场、车站、港口等重要交通场所进行监控，从而大大促进了罪犯抓捕工作的开展。(3)在公共事业领域中的应用。在现代社会，许多领域都需要对人进行身份验证。如银行、保险、交通等公工事业部门。采用传统的密码、IC卡等手段和技术对人进行身份验证具有安全性差，易遗失、易伪造等缺点。而采用人脸识别技术进行身份验证则能够很好地克服传统身份验证手段和技术的缺点。因此成熟的人脸识别技术不但具有极大的学术研究价值，而且具有广泛的社会需求和市场领域。一个成功的具有商用价值的人脸识别系统必将对现实社会带来极大的影响。当前，人脸识别己成为计算机视觉、模式识别和人工智能等领域的一个研究热点。我们有理由相信，随着技术的不断发展，人脸识别技术将不断完善，并得到更为广泛的应用。

1.2 论文的研究历史背景及目的

近年来，由于视频监控，人机交互和视频检索等应用的需求，视频中的人脸

检测研究得到迅速发展。视频中人脸检测可以划分为三个环节:先提取视频文件中的帧，对图像进行人脸检测，再还原成视频，完成视频中人脸的检测。

人脸检测最初来源于人脸识别。是指对于任意一副给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是则返回一脸的位置、大小和姿态，并把有人脸的地放识别出来。

早期，人脸检测技术主要服务于人脸识别课题的研究；但是，随着生物识别技术的快速发展，入脸检测技术己经被广泛的应用于其它相关领域，产生一定的商业价值。例如：军事、安全系统验证、视频会议、人机智能交，各类金融卡、

身份验证等等方面具有重要的应用价值，所以，现在人们有许多人对人脸识别越来越重视了。

人脸检测的研究同时也具有非常重要的的学术价值，人脸是一类具有相当复杂的细节变化的自然结构目标，对此类目标的挑战性在于：人脸由于外貌、表情、肤色等不同，具有模式的可变性；一般意义下的人脸上，可能存在眼镜、须等附属物；作为三维物体的人脸影像不可避免地受由光照产生的阴影的影响。因此，