基于几何特征的人脸识别算法的研究
基于几何特征的人脸识别
基于几何特征的人脸识别学号: 姓名:（上海大学机电工程与自动化学院,200072)摘要：人脸识别技术作为多学科领域的、具有挑战性的课题,它覆盖了数字图像处理、模式识别、神经网络、数学等诸多学科的内容，同时也具有十分广泛的应用价值。
在人脸识别领域,基于几何特征的人脸识别算法因其计算简单、使用有效等特性，引起了人们的广泛注意，并已成为人脸图像特征提取和识别的主流方法之一。
本文定位人脸器官，通过人脸面部拓扑结构几何关系的先验知识，利用基于灰度投影的方法在知识的层次上提取人脸面部主要器官特征，将人脸特征用一组几何特征向量表示，识别归结为特征向量之间的匹配。
本文工作包括：(1)对灰度积分投影理论进行了详细的介绍和分析。
这种方法是目前定位人脸轮廓的主要方法。
在此基础上对一种新的在竖直方向上定位人脸左右轮廓的灰度差投影法进行了改进。
投影法本质上是一种基于统计的方法，在具体应用时又结合了人脸特征分布的先验知识.这种方法不需要对积分投影图做任何平滑处理等操作，因而算法简单，准确率高，速度很快。
（2)提出了一种精确定位眼睛的方法，该算法将眼区灰度总体分布特点与眼部灰度变化特点相结合，将传统的积分投影法与灰度差累加值投影法相结合，通过大量试验选取合适的参数.试验结果表明，该算法对光照变化不敏感，定位准确率高。
运用灰度积分投影结合人脸特征的先验知识定位鼻子，这种定位方法得到的准确率也是比较高的。
嘴巴的定位则利用投影法求得。
(3）本文根据定位出来的人脸器官选出七个特征点，即四个眼角点、鼻尖点和两个嘴角点.利用它们构造了十个特征向量,并对其进行归一化运算。
图像识别的最后一个过程就是分类，本文采取根据模式相似性的最近距离分类器进行分类。
用加权比值函数来计算特征相似度，更适用于人脸图像的识别和计算。
如何选择出合适的识别门限是个很复杂的问题，还有待于进一步研究。
关键词：人脸识别；灰度投影；几何特征；特征提取The Research of Face Recognition Algorithm Based onGeometric FeaturesStudent number:15721637 Name:Zhao Pei—pei(Institute of electrical and mechanical engineering and automation, Shanghai University，Shanghai 200072，China）Abstract：the technology of human face recognition as a multi-disciplinary field and challenging psubject which contains digital image processing，pattern recognition，computer vision，neural network,psychology,physiology，mathematics and a good many subjects．In the meantime,it also has widely used．In the field of face recognition,the method of human face recognition based ongeometric features has been paid great attention for its simple calculation and availability．At present,it has become one of the dominant methods as the feature extraction and recognition．TMs article locates human face organs，through apriori knowledge of human face topological structure geometrical relationship，making use of method based on construct to extract the features of human face organs，expressing human face through a set of geometric feature vectors．The recognition putting in summary is matched with feature vector．This paper includes the following parts：(1)Have a detailed introduction and analysis about the theory of greyscale integratedprojection．This method is now the main method of locating human face．We put forward a new method called greyscale differential projection which is based on the previous method and locating the contour of human face vertical directly．Projection method is essentiallybased on statistics．It combines the apriori knowledge of human face feature distribution in the application．This method needn’t to do any pretreatment to the image and any smoothing treatment to the integrated projection image．So this algorithm is simple；the accuracy is high; the speed is quick．(2）Give an introduction about the method of locating eyes precisely．This algorithm combines the character of the eye area greyscale totally distribution and greyscale transformation；combines the methods of traditional integrated projection and differential projection．The experiment led to the fact that this algorithm is not sensitive to the illumination transformation and has a high accuracy．Using greyscale integrated projection combines the apriori knowledge of human face character to locate nose．This location method also has high accuracy．The location of mouth is abtained through projection method．（3)The choice of characteristic points needs enough information and can’t go so far as to increase calculation quantity．This article chooses seven characteristic points，namely，four canthus points，tip of nose and two corners of mouth points．Construct ten eigenvectors using them and carries on the normalization calculation to them．The last process of image recognition is classification．After adopting some standards to extract feature of human images，we construct category separability decision rule according to these characters and design classifier．This article takes use of minimum distance classification to classify．It iS more suitable for human face recognition and calculation using weighing ratio to calculate similarity．How to choose a suitable recognition threshold is a difficult problem and need further research．This article ascertains it through a good many experiments．Key Words:Face Recognition;Greyscale Projection；Geometric Characters;Feature Extraction1。
基于面部几何特征点提取的人脸识别方法
基于面部几何特征点提取的人脸识别方法《基于面部几何特征点提取的人脸识别方法探究》1.引言在当今社会，人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，包括安防领域、金融领域、交通领域等。
而面部几何特征点提取作为人脸识别的基础之一，对于提高人脸识别的准确性和鲁棒性起着至关重要的作用。
本文将从面部几何特征点提取的角度，探究人脸识别方法的原理、技术和发展趋势。
2.面部几何特征点提取的基本原理2.1 面部几何特征点的定义和意义面部几何特征点是指人脸图像中具有代表性的点，如眼睛的内外眼角、鼻子的顶点、嘴唇的边缘等。
这些特征点在人脸识别中具有重要的地位，因为它们能够表征人脸的形状和结构，从而帮助系统准确地定位和识别人脸。
2.2 面部几何特征点提取方法面部几何特征点提取的方法多种多样，常见的包括基于模板匹配的方法、基于特征描述子的方法和深度学习方法等。
其中，基于深度学习的方法因其在大数据集上的训练效果显著，逐渐成为主流。
3.基于面部几何特征点提取的人脸识别方法3.1 基于面部几何特征点的传统人脸识别方法传统的基于面部几何特征点的人脸识别方法通常包括特征提取、特征匹配和分类识别三个步骤。
其中，特征提取阶段主要利用面部几何特征点提取方法获取人脸的特征表示，然后通过特征匹配和分类识别实现对人脸的识别和验证。
3.2 基于深度学习的人脸识别方法近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的人脸识别方法逐渐成为主流。
这些方法利用卷积神经网络等深度学习模型，实现对人脸图像的端到端特征学习和识别，取得了更加优秀的识别效果。
4.面部几何特征点提取的人脸识别方法的发展趋势4.1 多模态融合随着多模态信息在人脸识别中的应用日益广泛，未来的人脸识别方法将更加注重多模态信息的融合，包括面部几何特征点、纹理特征、光谱特征等，以实现更加准确和稳健的识别效果。
4.2 鲁棒性提升面部几何特征点的提取方法将更加注重对于各种干扰和变化的鲁棒性，包括光照、表情、遮挡等因素，以实现在复杂环境下的人脸识别效果。
基于改进几何特征的三维人脸识别方法
中 图分 类 号 ：Ｐ １． ３ ． Ｔ ３ １ １２ ３ 文献标识码 ： Ａ
Ｆａ ｅ Ｒｅ ｏ ｎｉｉ ｎ Ａｌ ｏ ｉｈ ｓ ｄ ｏ ｍ ｐｒ ｖ ｄ Ｇ ｅ ｍ ｅ ｒ ｃ Ｆｅ ｔ ｅ ｃ ｃ ｇ ｔｏ ｇ ｒ ｔ ｍ Ｂａ ｅ ｎ Ｉ ｏ ｅ ｏ ｔ ｉ ａ ｕｒ ｓ
ｅ ｄ，ｓ ｌ ｉ ｇ ｔ ｅｐ ｏ ｌｍ ｆ ｃ ｕ ａ ｅｙ ｉ ｅ ｔ ｙ ｎ ｅ ｆ ｃ ｘ ｒ ｓ ｉｎ ｃ ａ ｇ ｓｏ ｒ ｅ—ｄ ｍｅ ｓｏ ａ ．Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔｌ ｅ ｏ ｖｎ ｈ ｒ ｂ ｅ ｏ ｃ ｒ ｔ ｌ ｎ ｉ ｉ ｇｔ ａ ｅ ｅ ｐ ｅ ｓ ｈ ｎ ｅ ｆ ｈ ｅ ａ ｄ ｆ ｈ ｏ ｔ ｉ ｎ ｉｎ １ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ — ｒ
第２卷 第４ ８ 期
文 章 编 号 ：０ ６— ３ ８ ２ １ ）４— ２ １ ４ １０ ９ ４ （ ０ １ ０ ０ ９ —０
计
算
机
仿
真
２１年４ ０１ 月
基 于 改 进 几 何 特 征 的 三 维 人 脸 识 别 方 法
人脸识别研究方法和技术路线
人脸识别是一项广泛研究的计算机视觉领域任务，涉及多个技术和方法。
以下是人脸识别研究的一般方法和技术路线：数据收集：公共数据集：使用公共数据集（如Labeled Faces in the Wild (LFW)、CelebA等）进行算法的初步验证和比较。
定制数据集：在特定应用场景下，可能需要定制数据集以满足任务的要求。
人脸检测：基于特征的方法：Haar特征、HOG（Histogram of Oriented Gradients）等。
深度学习方法：使用卷积神经网络（CNN）进行端到端的人脸检测。
人脸对齐：关键点检测：检测人脸上的关键点，以便对齐姿态。
几何变换：利用检测到的关键点进行仿射变换或透视变换。
特征提取：传统方法：使用Gabor滤波器、LBP（Local Binary Pattern）等进行特征提取。
深度学习方法：使用预训练的卷积神经网络（如VGG、ResNet、MobileNet）提取人脸特征。
特征融合：将多个尺度、多个模态的特征融合，以增强鲁棒性。
人脸识别模型：传统方法：使用传统机器学习算法，如支持向量机（SVM）、k最近邻（KNN）等。
深度学习方法：使用深度神经网络，如Siamese Network、Triplet Network、FaceNet、DeepFace 等。
迁移学习和微调：利用预训练的人脸识别模型，在特定任务上进行微调，以提高模型的性能。
评估与性能提升：使用评价指标如准确率、召回率、精确度等来评估模型性能。
考虑对抗性攻击、活体检测等问题以提升系统的安全性。
部署与应用：部署训练好的模型到实际应用场景，考虑实时性、计算资源消耗等问题。
持续改进与更新：不断监测模型的性能，根据实际应用场景中的变化和挑战，进行模型的更新和改进。
在人脸识别研究中，深度学习方法在性能上通常表现较好，但也需要大量的标注数据和计算资源。
同时，注意在应用中考虑隐私和安全问题，以及人脸识别技术可能引发的社会和伦理问题。
人脸识别的几种方法
人脸识别的几种方法
人脸识别的方法主要有以下几种：
1. 基于几何特征的方法：这种方法通过提取人脸的几何特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状和大小，以及它们之间的几何关系（如距离、角度等），来进行人脸识别。
这种方法简单易行，但识别率较低，且对光照、表情等因素较为敏感。
2. 基于模板的方法：这种方法将人脸图像与预先存储的模板进行比对，找到最相似的模板作为识别结果。
常见的模板匹配方法有基于特征的方法、基于子空间的方法、基于神经网络的方法等。
这种方法识别率较高，但计算复杂度较高，且对模板的选择和存储要求较高。
3. 基于模型的方法：这种方法通过建立人脸模型，将人脸图像与模型进行比对，找到最相似的模型作为识别结果。
常见的模型方法有隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM）、神经网络等。
这种方法能够处理复杂的表情和光照变化，但需要大量的人脸数据来训练模型，且计算复杂度较高。
4. 基于深度学习的方法：这种方法通过训练深度神经网络来学习人脸特征，并进行人脸识别。
常见的深度学习算法有卷积神经网络（CNN）、循环神
经网络（RNN）等。
这种方法能够自动提取有效特征，对光照、表情等因
素具有较强的鲁棒性，但需要大量的计算资源和训练数据。
总之，人脸识别的不同方法各有优缺点，应根据具体应用场景和需求选择合适的方法。
人脸识别的方法
人脸识别技术的基本方法人脸识别的方法很多，主要的人脸识别方法有：（1）几何特征的人脸识别方法：几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。
这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。
（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法：特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。
高维的图像空间经过KL 变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。
如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。
这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。
目前有一些改进型的特征脸方法。
（3）神经网络的人脸识别方法：神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。
这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。
（4）弹性图匹配的人脸识别方法：弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。
该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。
（5）线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法：心理学的研究表明，人类在识别轮廓图（比如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。
LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。
实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
基于几何特征的人脸识别算法的研究的开题报告
基于几何特征的人脸识别算法的研究的开题报告题目：基于几何特征的人脸识别算法的研究一、课题背景和研究意义随着计算机技术和数字图像处理技术的不断发展，人脸识别技术已成为计算机视觉领域的热点研究方向。
人脸识别技术应用广泛，如安全控制系统、刑侦系统、智能家居等领域。
然而，人脸识别技术面临的挑战是对不同角度、光照条件、表情等变化的适应能力，同时还要保证高准确率的识别结果。
因此，研究具有鲁棒性的人脸识别算法具有重要的应用价值和研究意义。
本课题将探索基于几何特征的人脸识别算法，该算法主要利用人脸的几何结构信息进行特征提取，具有不受光照条件和姿态变化的影响、较强的鲁棒性等特点。
因此，该算法对于提高人脸识别的准确率和应用范围具有重要意义。
二、研究内容和方法本课题将探索基于几何特征的人脸识别算法，主要探究以下问题：1. 如何提取人脸的几何特征？2. 如何构建人脸几何特征的特征向量？3. 基于几何特征的人脸识别算法的性能评价与比较。
本课题将采用以下方法进行研究：1. 采用OpenCV等图像处理库对人脸图像进行处理，提取人脸的几何特征，包括眼睛、鼻子、嘴巴等位置信息、脸部几何结构信息。
2. 借鉴特征脸法等经典算法，将提取的几何特征映射到特征空间，并构建人脸几何特征的特征向量。
3. 采用机器学习、模式识别等方法对基于几何特征的人脸识别算法进行性能评价，并与其他经典算法进行比较分析。
三、预期成果和意义本课题的预期成果是基于几何特征的人脸识别算法的研究。
该算法具有较强的鲁棒性和适应性，能够适应复杂的光照和姿态变化，提高人脸识别的准确率和应用范围。
本研究可以为实际应用提供可靠的技术支持，具有广阔的应用前景和社会价值。
基于几何特征的动态人脸识别
第２期 ８
２１ ０ ０年 １ ０月
科
学
技
术
与
工
程
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Ｓ ｉｎ ｅ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｇｎ ｅ ｉ ｇ ｃｅ ｃ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｄ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ
距离， 并且 将这 些距 离 特 征 值 与 眼 睛 中点 到 嘴 巴 中 点 之间 的垂 直 距 离 之 比定 义 为 标 准 化 特 征 向 量 。
但是 ， 文献 ［ ］ 求人脸 位 置 端 正 ， 此 只能 用 于检 １要 因
视 频做 人脸识 别 的领 域 中 ， 国际 上形 成 了 以下几 种 方法 ： 于几 何 特 征 的 人 脸 识 别 方 法 ； 于 相 关 匹 基 基
难， 且难 以 与 其 他 应 用 程 序 相 结 合 。鉴 于此 ， 文 本 选用 了其 中最 为 通 俗 易 懂 的基 于几 何 特 征 的 识 别
方法 。
的方式来 最 后 确 认 人 脸 ， 需 考 虑 人 脸 的 位 置 ， 无 同 时 提取特 征所 需分 类 器 容 易实 现 ， 可 直 接 利用 提 并 取 的特征 值 ， 第 一 、 步 结 合 起 来 ， 高 了效 率 ； 将 二 提 在人 脸识 别部分 ， 同时 对 人脸 的数 据 采 集 也做 出相 应 的处 理 措 施 ， 高 辨 识 速 度 的 同 时 亦 降 低 了误 提
特 征 。提 取 特 征 时 往 往 要 用 到人 脸 结 构 的一 些 先
２ 期 ８
李建 中， ： 于几何特征的动态人脸识别 等 基
人脸识别技术的特征提取方法
人脸识别技术的特征提取方法随着科技的进步和人工智能的发展，人脸识别技术正逐渐渗透到我们的生活中。
无论是手机解锁、身份验证还是安防监控，人脸识别技术都发挥着重要的作用。
而在人脸识别技术中，特征提取是其中最关键的一步。
特征提取是指从人脸图像中提取出具有代表性的特征，以便于后续的比对和识别。
目前，常用的人脸特征提取方法主要有以下几种。
一、几何特征法几何特征法是最早被应用于人脸识别的方法之一。
它基于人脸的几何结构，通过测量和计算人脸的关键特征点之间的距离、角度等几何属性来表示人脸特征。
例如，眼睛之间的距离、眉毛的弯曲程度等。
然而，几何特征法对于光照、表情等因素的干扰较大，容易导致误识别。
二、局部特征法局部特征法通过提取人脸图像中的局部特征区域，如眼睛、鼻子、嘴巴等，来表示人脸特征。
这种方法不仅可以减少光照和表情的影响，还能够提高人脸识别的准确性。
常见的局部特征提取方法包括局部二值模式（LBP）和局部特征统计（LTP）等。
这些方法通过对局部区域的纹理和结构进行分析，从而得到具有代表性的特征。
三、基于图像变换的方法基于图像变换的方法通过将人脸图像进行变换，从而得到一组能够表示人脸特征的变换系数。
常见的图像变换方法包括离散余弦变换（DCT）、小波变换等。
这些方法能够提取出人脸图像的频域信息，从而对光照、表情等因素具有较强的鲁棒性。
四、深度学习方法近年来，深度学习方法在人脸识别领域取得了突破性进展。
深度学习方法通过构建深度神经网络，从大量的人脸图像中自动学习到具有代表性的特征。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一。
通过多层卷积和池化操作，CNN能够有效地提取出人脸图像中的特征，并且对光照、表情等因素具有较强的鲁棒性。
综上所述，人脸识别技术的特征提取方法多种多样，每种方法都有其优缺点。
在实际应用中，我们需要根据具体的场景和需求选择合适的特征提取方法。
未来，随着技术的不断进步和算法的不断优化，人脸识别技术的特征提取方法将会更加精确和可靠，为我们的生活带来更多便利和安全。
基于几何图像滤波技术的人脸3D识别算法研究
213传统的人脸识别算法是通过形变程度的检查来对人脸的身份关系进行判断的，经常会将人脸的表情形变误判为身份形变，进而造成传统算法的识别精度降低，严重影响了相关部门的工作效率。
为此，本文提出一种基于几何图像滤波技术的人脸3D识别算法，该算法通过谐波映身的方式将人脸网络映射到平面区域当中，然后通过离线训练的方式采用差分进化算法来获得空域卷积核，由卷积核对人脸的特征进行提取，然后进行在线识别，进而达到识别人脸身份的目的。
１ 滤波技术模型的构建对人脸的识别需要构建滤波模型，由于滤波模型较为复杂，因此，需要对该模型进行简化，以达到识别人脸的目的，在构建滤波模型时，不需要对高频噪声进行考虑，而是通过高频分量对人脸形状的特征进行代替来实现人脸识别功能。
用表示模型至高频信号的整个过程，在该表达示中，人脸模型为M，特征向量为U，特征向量可以通过对Laplace矩阵进行谱分解获得[1]。
形状滤波器用I-VV T 表示，而形状滤波器对曲面M的作用则用表示。
对网格进行重新采样，采用Ω对流形曲面的平面化操作表示，可获得形状特征的表示式，即，该表达式中，平面化算子对模型至高频信号的过程所产生的作用由表示。
通过流形谐波来对高通滤波器进行构建，由于谐波高通滤波器的截止特性会造成低频分量的滤除，进而使特征产生波动，为使算法性能得到改善，应重新设计高通滤波器。
假设Ω具备对形状M与滤波器的分别平面化操作，则其算法结构的表达形式可表示为。
这样就可通过二维卷积滤波器，采用几何图像对进行实现，并通过卷积滤波处理后的几何图像来对特征进行代替，进而达到识别人脸身份的目的。
为此，应明确滤波器的训练算法，在离线训练阶段中，人脸对平面的映射可以采用网格参数化方法，进而获得几何图像的差异图，然后按照类间差异与类内差异将几何图像切割 ，再通过差分进化算法对分块图像集合进行处理，最终获得最优的卷积滤波器。
２ 基于几何图像滤波技术的人脸３Ｄ识别算法2.1 几何图像人脸的预处理基于几何图像滤波技术的人脸3D识别算法需要FRGCv2公共人脸数据库的支持，该数据库中具备同一个人的不同表情变化，通过主成分分析法来对人脸点云主轴进行计算，同时，还拥有姿势坐标系，能对人脸姿态进行归一化处理[2]。
实验报告：人脸识别方法回顾与实验分析【OpenCV测试方法源码】
实验报告：⼈脸识别⽅法回顾与实验分析【OpenCV测试⽅法源码】趁着还未⼯作，先把过去做的东西整理下出来~对实验结果更感兴趣的朋友请直接看【摘要】这是⼀篇关于⼈脸识别⽅法的实验报告。
报告⾸先回顾了⼈脸识别研究的发展历程及基本分类；随后对⼈脸识别技术⽅法发展过程中⼀些经典的流⾏的⽅法进⾏了详细的阐述；最后作者通过设计实验对⽐了三种⽅法的识别效果并总结了⼈脸识别所⾯临的困难与挑战。
⼀些能反映⽅法性能的实验数据同样会在报告中展现，以便于更直观的了解其特点。
【关键词】⼈脸识别；局部⼆值模式（LBP）；线性判别（LDA）；主成分分析（PCA）注：该报告所使⽤的⽅法描述来源于现有⽂献，这⾥仅以论⽂格式进⾏呈现。
1 引⾔简单来说，⼈脸识别就是利⽤计算机分析⼈脸视频或者图像，并从中提取出有效的识别信息，最终判别⼈脸对象的⾝份。
它是基于⽣物识别技术的最要⾝份识别⽅法之⼀，涉及到计算机图形学、计算机视觉、模式识别、⼈⼯智能、计算智能等技术。
对于⼈脸识别问题的研究已有⼏⼗年的时间，在理论研究和实际开发⽅⾯都取得了⼀定的成果，并在不断的发展与完善。
另外，基于⼈脸图像的计算机视觉和模式识别问题也成为近些年研究的热点问题。
其中包括⼈脸检测，⼈脸识别，⼈脸表情识别等各类识别问题。
⼈脸与⼈体的其他⽣物特征（指纹、虹膜等）⼀样与⽣俱来，其⽣物特征内在的稳定性和唯⼀性使其成为了作为⾝份识别的理想依据。
与其他⽣物识别系统相⽐，⼈脸识别系统具有直接、友好、⽅便等特点，容易被使⽤者接受。
因此，其在信息安全、刑事侦破、出⼊⼝控制等领域都有着⼴泛的应⽤前景。
1.1 ⼈脸识别发展历程关于⼈脸识别的研究最早始于⼼理学家们在20世纪50年代的⼯作，⽽真正从⼯程应⽤的⾓度来研究它则开始于20世纪60年代。
最早的研究者是Bledsoe，他建⽴了⼀个半⾃动的⼈脸识别系统，主要是以⼈脸特征点的间距、⽐率等参数为特征。
早期的⼈脸识别⽅法有两⼤特点：1）⼤多数识别⽅法是基于部件的，它们利⽤⼈脸的⼏何特征进⾏识别，提取的信息是⼈脸主要器官特征信息及其之间的⼏何关系。
人脸识别技术的特征提取与匹配算法解析
人脸识别技术的特征提取与匹配算法解析人脸识别技术是一种基于生物特征的身份认证技术，通过对人脸图像进行分析和处理，实现对个体身份的识别和验证。
在现代社会，人脸识别技术得到广泛应用，包括安全监控、考勤管理、人脸支付等领域。
其中，特征提取和匹配算法是人脸识别的核心技术，它们决定了人脸识别系统的准确性和稳定性。
特征提取是人脸识别技术中最关键的步骤之一，它将人脸图像中的信息转化为数学或向量形式，以便进一步进行比对和匹配。
特征提取算法通常分为两类：基于几何特征和基于统计特征。
基于几何特征的特征提取算法主要利用人脸的几何结构信息来进行识别。
常见的方法包括特征点标定、形状分析和三维重建等。
例如，特征点标定算法可以通过检测人脸轮廓的关键点，如眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴等位置，来表示人脸的唯一特征。
形状分析则是通过比对人脸的几何结构信息，如脸型、眼距和鼻长等来进行识别。
三维重建算法则基于人脸在三维空间中的形状和纹理信息，通过建立人脸模型实现识别。
另一类特征提取算法是基于统计特征的方法。
这种算法会从人脸图像中提取出统计学上的特征，并将其编码为一系列的数学或向量表示。
常见的方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。
PCA是一种常用的降维算法，它能够将高维的人脸图像转化为低维的特征向量，从而减少计算量和存储空间。
LDA则是一种分类算法，它通过最大化类内样本的散度和最小化类间样本的散度来寻找最佳的投影方向，从而实现人脸的分类和识别。
LBP算法则通过分析人脸图像中的纹理信息来提取特征，它将每个像素点与其邻域像素比较，并将比较结果编码为一个二进制数，从而得到人脸图像的局部特征。
在特征提取之后，人脸识别技术还需要进行匹配算法来比对特征之间的相似度。
常见的匹配算法包括欧氏距离、余弦相似度和支持向量机（SVM）等。
欧氏距离是一种基本的距离测度方法，通过计算特征向量之间的欧氏距离来判断它们的相似程度。
基于几何特征的人脸识别
基于几何特征的人脸识别人脸识别作为一种先进的生物识别技术，已被广泛应用于安全防护、人证对比等领域。
在众多的人脸识别算法中，基于几何特征的人脸识别方法是一种经典的方式，其核心思想是通过分析人脸的几何特征来实现人脸识别。
基于几何特征的人脸识别方法主要包括以下几个步骤：人脸检测、关键点定位、特征提取和识别。
首先，人脸检测是该方法的前提步骤，其目的是从输入的图像或视频中准确定位到人脸区域。
然后，通过关键点定位技术，可以获得人脸的重要几何特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等位置信息。
接下来，利用这些几何特征，可以提取人脸的特征向量，用于后续的识别任务。
最后，通过比较待识别人脸的特征向量与已知人脸的特征向量，可以确定待识别人脸的身份。
在人脸检测方面，常用的方法包括基于模板匹配的方法、基于分类器的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于深度学习的方法在人脸检测任务中取得了较好的性能，它可以通过训练大规模的人脸数据集来提取人脸的特征，从而实现高精度的人脸检测。
在关键点定位方面，常用的方法包括Active Shape Model (ASM)、Active Appearance Model (AAM)和Constrained Local Model (CLM)等。
这些方法都可以通过学习人脸形状和纹理信息来实现精确的关键点定位，从而提取准确的人脸几何特征。
在特征提取方面，常用的方法有局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）和人脸特征模板（Facial Feature Template, FFT）等。
LBP方法通过比较像素点与其邻域的灰度值来描述人脸的纹理特征，可以快速提取人脸的特征向量。
FFT方法则通过计算人脸关键点之间的距离和角度等几何特征来描述人脸的形状特征，从而实现准确的分类和识别。
基于几何特征的人脸识别方法具有诸多优点，首先，它不依赖于光照条件和人脸表情等因素，对人脸的识别性能较为稳定。
其次，该方法对数据量的要求相对较低，只需要获取人脸的几何特征信息即可，不需要大规模的训练数据。
基于角度几何特征的人脸表情识别
第３７卷第７期 计算机应用与软件Ｖｏｌ ３７Ｎｏ．７２０２０年７月 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＪｕｌ．２０２０基于角度几何特征的人脸表情识别吴 珂 周梦莹 李高阳 陈增照 何秀玲（华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心 湖北武汉４３００７９）收稿日期：２０１９－０２－２１。
教育部人文社会科学研究规划基金项目（１７ＹＪＡ８８００３０）；华中师范大学中央高校基本科研业务费项目（ＣＣＮＵ１５Ａ０５０１２）；中央高校基本科研业务费项目（ＣＣＮＵ１９ＱＮ０２８）。
吴珂，副教授，主研领域：图像处理，模式识别。
周梦莹，硕士生。
李高阳，硕士生。
陈增照，教授。
何秀玲，教授。
摘 要 人脸表情变化有其心理学上的理论基础，几何特征通常能直观地描述表情的变化。
一般的表情识别方法直接利用几何特征和面部纹理信息进行特征提取，通常需要用到不同的图像算法。
针对细致的表情变化特点，基于特征点计算角度几何特征，作为表情识别的重要依据，直接利用特征点的好处是可以避免一些过多的图像处理算法，在特征点比较稳定的情况下，能够得到较满意的识别效果。
在支持向量机上采用不同的核函数对表情分类和识别，同时进行交叉验证。
对特征向量进行优化和组合使得所选取的特征向量能最大限度地表现表情的本质。
在ＣＫ＋表情库上测试该方法，得到的正确率为９５．１６％。
关键词 几何方法 特征向量 支持向量机中图分类号 ＴＰ３ 文献标志码 Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ ３８６ｘ．２０２０．０７．０１９ＦＡＣＩＡＬＥＸＰＲＥＳＳＩＯＮＲＥＣＯＧＮＩＴＩＯＮＢＡＳＥＤＯＮＧＥＯＭＥＴＲＩＣＡＬＦＥＡＴＵＲＥＳＯＦＡＮＧＬＥＳＷｕＫｅ ＺｈｏｕＭｅｎｇｙｉｎｇ ＬｉＧａｏｙａｎｇ ＣｈｅｎＺｅｎｇｚｈａｏ ＨｅＸｉｕｌｉｎｇ（ＮａｔｉｏｎａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｆｏｒＥ Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＣｅｎｔｒａｌＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７９，Ｈｕｂｅｉ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅｃｈａｎｇｅｏｆｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｈａｓｉｔｓｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｂａｓｉｓｏｆｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ，ａｎｄｇｅｏｍｅｔｒｉｃｆｅａｔｕｒｅｓｃａｎｕｓｕａｌｌｙｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｃｈａｎｇｅｏｆｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｉｎｔｕｉｔｉｖｅｌｙ．Ｇｅｎｅｒａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｄｉｒｅｃｔｌｙｕｓｅｇｅｏｍｅｔｒｉｃｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｆａｃｉａｌｔｅｘｔｕｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｕｓｕａｌｌｙｒｅｑｕｉｒｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｍｅｔｉｃｕｌｏｕｓｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｃｈａｎｇｅｓ，ｔｈｅａｎｇｕｌａｒｇｅｏｍｅｔｒｉｃｆｅａｔｕｒｅｓａｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂａｓｅｄｏｎｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓ，ｗｈｉｃｈｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｂａｓｉｓｆｏｒｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｕｓｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｄｉｒｅｃｔｌｙｉｓｔｈａｔｉｔｃａｎａｖｏｉｄｍａｎｙｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｗｈｅｎｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓａｒｅｓｔａｂｌｅｅｎｏｕｇｈ，ｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｃａｎｂｅｓａｔｉｓｆｉｅｄ．ＤｉｆｆｅｒｅｎｔｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎｓｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｃｌａｓｓｉｆｙａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｚｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓｏｎＳＶＭ，ａｎｄｃｒｏｓｓｖａｌｉｄａｔｉｏｎｗａｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔ．Ｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒｓｍａｄｅｔｈｅｓｅｌｅｃｔｅｄｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔｔｈｅｅｓｓｅｎｃｅｏｆｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｔｏｔｈｅｇｒｅａｔｅｓｔｅｘｔｅｎｔ．ＯｕｒｍｅｔｈｏｄｉｓｔｅｓｔｅｄｏｎＣＫ＋ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｄａｔａｂａｓｅ，ａｎｄｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｉｓ９５．１６％．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃｍｅｔｈｏｄ Ｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒｓ ＳＶＭ０ 引 言随着人工智能的兴起和发展，人类面部表情检测作为其中的一部分得到了广泛的关注和研究，涉及诸如心理学、认知科学、计算机视觉、图形学等学科，具有相当高的综合性。
基于几何特征与新Haar特征的人脸检测算法
基于几何特征与新Haar特征的人脸检测算法糜元根;陈丹驰;季鹏【摘要】针对普通Adaboost算法训练时间长,对复杂背景下(暗光、多角度、多姿态等)人脸检测识别率较低的问题,提出了一种改进的结合肤色检测及几何特征的Adaboost算法.采用肤色粗检筛选出候选人脸区域,同时采用新的非对称的Haar 特征来训练分类器,进一步加强检测性能,提升鲁棒性和复杂背景下的宽容度实验将此算法应用到一个嵌入式系统中,结果表明:在各种复杂背景下的人脸检测中鲁棒性和宽容度均提升很多,误识率进一步降低,并且在嵌入式人脸检测的系统中具有很好的可移植性和实用性.%Aiming at problem that training time of ordinary Adaboost algorithm is long and under complex background such as dark light,multi angle,multi pose,the recognition rate of face detection islow,propose an improved Adaboost algorithm based on skin color detection and geometric features.The algorithm screens out candidate face regions based on skin color detection,at the same time,a new non-symmetric Haar feature is used to train the classifier,which further enhances detection performance and promote robustness and tolerance in the context of complexity.In the experiment,the algorithm is applied to an embedded system,the results show that the algorithm can improve the robustness and tolerance of face detection in all kinds of complex background,and the error recognition rate is further reduced,in embedded face detection system and has good portability and practicability.【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2017(036)002【总页数】4页(P154-157)【关键词】人脸检测;Adaboost;新Haar-like特征;嵌入式系统【作者】糜元根;陈丹驰;季鹏【作者单位】南京工业大学电子与信息工程学院,江苏南京211800;南京工业大学电子与信息工程学院,江苏南京211800;南京工业大学电子与信息工程学院,江苏南京211800【正文语种】中文【中图分类】TP391.4自动化的人脸识别技术由于其隐蔽性、非接触式等优点被广泛应用在安全、监控、信息交互等方面。
人脸识别技术方法对比研究
静止图像的人脸识别方法主要有三个研究方向:一是基于统计的识别方法,包括特征脸(Eigenface)方法和隐马尔科夫模型(Hidden M arko v M o del)方法;二是基于连接机制的识别方法,包括一般的神经网络方法和弹性图匹配(E lastic Graph M atching)方法;三是其他一些综合方法或处理二维灰度图像的方法。
一、基于几何特征的人脸识别方法常采用的几何特征有人脸的五官如眼睛、鼻子、嘴巴等的局部形状特征,脸型特征以及五官在脸上分布的几何特征。
提取特征时往往要用到人脸结构的一些先验知识。
在这种基于几何特征的识别中,识别总归位特征矢量之间的匹配,基于欧氏距离的判决是最常用的识别方法。
侧影识别是最早的基于几何特征的人脸识别方法。
一般讲侧影简化位轮廓曲线,从中抽取若干基准点,用这些点之间的几何特征来进行识别。
正面人脸识别最关键的第一步是合适的归一化,使之不依赖于图像中人脸位置的尺度和旋转变化。
例如:Pog gio和Brunelli用积分投影法提取出35维人脸特征矢量用于模式分类。
基于几何特征识别方法具有如下优点:1)符合人类识别人脸的机理,易于理解;2)对每幅图像只需存储一个特征矢量,存储量小;3)对光照变化不太敏感。
这种方法存在如下问题:1)从图像中抽取稳定的特征比较困难,特别是特征受到遮挡时;2)对强烈的表情变化和姿态变化的鲁棒性较差;3)一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系,忽略了局部细微特征,造成部分信息丢失,更适合于粗分类。
二、基于模板匹配的人脸识别方法模板匹配法是一种经典的模式识别方法,这种方法大多是用归一化互相关,直接计算两幅图像之间的匹配程度。
由于这种方法要求两幅图像上的目标要有相同的尺度、取向和光照条件,所以预处理要做尺度归一化和灰度归一化的工作。
最简单的人脸模板是将人脸看成一个椭圆,检测人脸也就是检测图像中的椭圆。
另一种方法是将人脸用一组独立的小模板表示,如眼睛模板、嘴巴模板、鼻子模板、眉毛模板和下巴模板等。
人脸识别主要算法原理
人脸识别主要算法原理主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。
1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。
3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。
1. 基于几何特征的方法人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。
几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。
Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。
采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。
可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是:设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。
这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。
基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。
同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。
2. 局部特征分析方法（Local Face Analysis）主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。
基于几何特征与深度数据的三维人脸识别(全文)
基于几何特征与深度数据的三维人脸识别XX：1009-3044（20XX）08-1864-051 概述基于二维图像的人脸识别算法经过半个多世纪的进展，已经取得了一定的研究成果。
随着LBP和Gbor等算子的引入，以及子空间方法在人脸识别上的应用，人脸识别进入高速进展的时期。
然而研究表明，受限于所采纳的数据形式，二维人脸识别方法不可幸免的受到环境（如光照，背景等）和人脸本身（如姿态，表情等）等因素的影响。
因此本课题组赖海滨、刘丹华通过双目立体视觉技术获得了具有良好表征能力的人脸三维点云数据。
该文在此基础上研究了基于点云的三维人脸识别技术。
分别研究了基于几何特征以及基于深度图的三维人脸识别。
该文计算几何特征主要选取人脸的中分轮廓线、鼻尖横切轮廓线作为研究对象。
人脸的中分轮廓线上包括了前额、鼻子、嘴巴和下巴的缩影，呈现出了人脸中最突出的各个器官的轮廓。
鼻尖横切轮廓线上包含了鼻翼点和鼻尖点的信息，能够有效地表达鼻子宽度、鼻尖鼻翼所成角度等信息。
该文在人脸中分轮廓线和鼻尖横切轮廓线上定位了十三个特征点并根据这些特征点之间的关系计算出几何特征。
该文采纳LBP算子提取人脸深度图的纹理特征。
利用分块的思想，将人脸均匀分成不同的区块，提取每个区块各自的LBP 直方图特征，所有区块的直方图拼接以后得到空间增强直方图。
再采纳Fisherfce的思想对所提取的LBP直方图构建最佳投影线性子空间，得到降维后的深度图特征向量。
在识别阶段，采纳最近邻分类器来计算测试样本与训练样本的相似度。
2 三维几何特征提取2.1 轮廓线提取及特征点定位该文采纳3DFCE-XMU和ZJU-3DFED数据库进行实验。
在三维点云数据上提取几何特征。
选取人脸宽度方向（正方向为水平向右）为X轴，人脸长度方向（正方向竖直向上）为Y轴，Z轴为人脸深度方向（正方向垂直XY平面向外）。
根据所选定的三维坐标系和XX格操纵顶点的先验知识可知，在全部点云坐标中，深度值局部最大的点，可能是额头上最突出的点、鼻尖点、嘴部最突出的点和下巴最突出的点。