人脸识别研究背景历史与发展现状及研究范围和方法

人脸识别研究背景历史与发展现状及研究范围和方法

1人脸识别研究背景

2人脸识别的发展历史和现状

3国外人脸识别的研究范围及主要方法

3.1人脸识别的研究范围

3.2人脸识别的研究方法

1人脸识别研究背景

人类进入21世纪，随着计算机和网络技术的日渐发达，信息安全体的隐患日益突出，自从911恐怖袭击以后，各国越来越重视社会的公共安全，信息识别与检测显示出前所未有的重要性，其应用领域之广，几乎可以包含社会的各个领域。现今生活中主要采用号码、磁卡、口令等识别方法，这些都存在着易丢失、易伪造、易遗忘等诸多问题。随着技术的不断发展，传统的身份识别方法已经受到越来越多的挑战，可靠性大为降低，势必出现新的信息识别和检测技术。人们逐渐的把目光转向了生物体征，这些都是人类遗传的DNA所决定的，并且每个人都拥有自己独一无二的生物体征。

生物识别技术大致可以分为两大类，一类是物体体征，例如指纹、虹膜、人脸、体味等。另一类是行为体征，例如书写、步频、惯性动作等，这些都可以通过现在的计算机图像处理技术进行识别。与其他人类的生理特征相比，人脸存在易采集、非接触、静态等优点，比较容易被大众所接受。

据调查，人与人接触时，90%的人是通过观察一个人的脸部特征来了解对方，获取对方的基本信息，这就是所谓的第一印象。虽然外部条件例如年龄、表情、光照等发生巨大变化，是一个人的面部特征发生巨大变化，但是人类仍然可以识别，这一现象说明人的脸部存有大量特征信息，通过提出人脸部的特征信息，就可以判断一个人。

人脸识别过程主要分为三个部分。首先，采集人脸图像样本。很多科研机构都建立的自己的人脸图像库，最著名的有美国国防部发起建立的FERET人脸库和英国剑桥大学建立的ORL人脸库；其次，进行特征提出，然后将提取的特征数据导入特征数据库；最后，鉴定某个人身份信息时，用特定的匹配算法将数据库中的特征数据通这个待识别人的人脸特征进行匹配，从而实现身份鉴定。

据相关市场调查，人脸识别技术在产业中占据一定份额，其主动、直接、简便、友好等特点，必将促进其持续增长。所以人脸识别技术的市场前景将十分广泛。

2人脸识别的发展历史和现状

人脸识别的应用领域十分广泛，在绘画、法医学、心理学、医学、人类学、金融、安保等领域，都有非常重要的应用。

人脸识别最早的研究可以追溯到19世纪法国人Galton的工作。而我国的研究则起步于上世纪80年代，虽然起步较晚，但是却取得了很多研究成果。人脸识别大致可以分为三个发展阶段：

第一阶段是一般性模式下脸部特征研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征的方法，Bertillon用一个简单的语句将人脸与数据库中特征数据联系。人工神经网络一度曾经被研究人员拥有人脸识别问题中。这一阶段是人脸识别的初级阶段，重要成果不多，人工依赖性较强，基本没有实际应用。

第二阶段是人脸识别的成果井喷期，诞生了很多具有代表性的人脸识别算法，美国军方组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并且同时期出现了商业化的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics的FaceIt系统。

麻省理工学院媒体实验室的Turk和Pentland提出的“Eigenface”方法无疑是这一时期内最为优秀的方法。这一方法被证明是使原始图像与重构图像之间的均方误差极小化的最佳压缩方式。

第三阶段是真正的机器自动识别，这一阶段主要克服光照、姿态、表情变化时对人脸识别的准确性的影响。随着人脸识别的深入研究，很多研究者进行了专门的攻关并且取得了一定的进展。

Pentland等人提出的基于视角的特征脸方法为每个视角构建一个特征空间，取得了比标准特征脸方法更高的性能。Huang等人在基于视角的特征脸方法的基础上，采用神经网络集成的方法，实现多视角人脸识别。

由Blanz等人提出的三维可变型模型方法是一类应用广泛的方法。该方法对三维空间中成像过程进行模拟，通过用一个三维可变型的人脸模型对图像进行拟合，从图像中估计出人脸的三维形状和纹理信息。这种方法能够克服不同的姿态和光照的影响。结果表明其具有较好的识别性能，在10人的2000张图像上的实验识别率为88%。

3国外人脸识别的研究范围及主要方法

3.1人脸识别的研究范围

人脸识别的研究范围大致包括以下四大内容：

①人脸定位和检测：对给定的一幅图像先检测是否是人脸，若有则确定其在图像中的范围，并对其进行分割提取。人脸由于是非刚性的物体，容易受外界环境的影响而发生变化，所以人脸识别检测定位技术十分重要。

②人脸特征抽取：通常机器判定图像为人脸后，用一些算法提取出人脸部的特征数据，然后存入人脸数据库。最主要的几种算法是特征脸和代数特征。

③人脸识别：就是对未知的一张人脸图像与人脸数据库中的进行比较，得出相关结果。这一过程最重要的是选择合适的匹配算法。人脸识别包括人脸验证（face verification）和人脸辨识（face identification）。

④外界干扰项分析；对外界的环境影响进行归类总结并且加以分析。改进算法从而克服这些因素的影响。

3.2人脸识别的研究方法

人脸识别的研究方法根据研究角度的不同可以有不同的分类。目前人脸识别方法的研究方向主要有两个：其一是基于整体的研究方法,它主要是考虑了模式的整体属性, 包括特征脸(Eigen face) 方法、模板匹配方法、弹性图匹(elastic graph matching) 方法、隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model) 方法以及神经网络方法等；其二是基于特征分析的方法, 也就是将人脸基准点的相对比率和其它描述人脸脸部特征的形状参数或类别参数等一起构成识别特征向量。这种基于整体脸的识别不仅保留了人脸主要特征部件之间的拓扑关系,而且也保留了各部件本身的信息。基于特征分析的识别是通过提取出局部轮廓信息及灰度信息来设计具体识别算法。两种方式的人脸识别方法各有优点，基于整体的识别保留了更多信息，基于人脸特征分析的识别比基于整体的方法直观，它提取并利用了最有用的特征，如关键点的位置以及部件的形状分析等。基于整个人脸的识别把整个人脸图像作为识别模式，光照、视角以及人脸尺寸会对人脸识别有很大的影响，因此，如何能够有效地去掉这些干扰是关键问题。基于特征部件分析的人脸识别方法的困难在于如何建立好的模型来表达识别部件。近年来的发展趋势是将人脸的整体识别和特征分析结合起来，如Kin-Man Lam 提出的基于分析和整体的方法，Andreas Lanitis 提出