应用人脸识别.ppt

2）人脸识别研究的意义
安全验证：如银行金融系统。在ATM 自动取款机上应用人脸 识别技术，可以免除用户忘记密码的苦恼，还可以有效防止 冒领、盗取的事件发生。
出入口监控、控制：如公安追击嫌疑犯、反恐怖斗争。在 重要的车站、码头、机场、海关出入口附近架设摄像机， 系统即可在无人看守的状态下，自动捕捉进出上述场所的 人员的头像，并通过计算机网络将面部特征数据传送到计 算机中心数据库，自动与面部数据库中的逃犯面像比较， 迅速准确地做出身份判断。
从应用的角度，人脸识别包括两大类 （1）人脸身份识别：即根据人脸图像识别出人物的身 份，解决是谁的问题； （2）人脸身份确认或验证：判断图像中的人脸是否是 指定的人，即解决是不是某人的问题。
2）人脸识别研究的意义
人脸识别技术不需要携带任何电子、机械“钥匙”，可 以杜绝丢失钥匙、密码的现象，如果配合IC卡、指纹识别等 技术可以使安全系数成倍增长。
源自文库


aH1 aH 2 ... aH ,W HW
a1
x


a2



aW

HW 1
一维向量（矩阵）
[a1, a2 ,..., aW ], ai RH1
ai 列向量
2）人脸数据库 英国剑桥大学的ORL人脸数据库
ORL人脸数据库是人脸识别研究中用得最多得人脸数据库， 它可以从互联网上免费下载获得 （http://www.uk.research.att.com/facedatabase.html）。 该数据库由40 个人的400 幅人脸图像构成，图像的分别率 为92 ×112 ，为灰度图像。人脸的面部表情和细节均有很 大的变化，例如笑与不笑，眼睛睁着或戴眼镜或不戴眼镜等； 人脸姿态也有很大的变化，其深度旋转和平面旋转可达20 度，人脸的尺寸也有最多10％的变化。
3）人脸识别算法研究的发展与现状
人脸识别的研究起源于20世纪60年代，发展大致可分为以 下3个阶段
第1阶段：主要研究人脸识别所需要的面部特征。特点是识 别过过程全部依赖于操作人员
第2阶段：是人机交互式识别阶段。
第3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。
第七章 人脸识别
1 人脸识别问题 2 人脸识别系统 3 人脸图像的主成分特征
1 人脸识别问题
（1）人脸识别 （2）人脸识别研究的意义 （3）人脸识别算法研究的发展与现状 （4）人脸识别研究面临的问题
1） 人脸识别
人脸识别指计算机自动人脸识别，是近年来随着计算机、 图像处理、模式识别等技术的迅速进步而出现的一种崭新的 生物特征识别技术。生物识别技术是依靠人体的身体特征来 进行身份验证的一种高科技识别技术。人的指纹、掌纹、眼 虹膜、声音、DNA以及相貌等人体特征具有人体所固有的不 可复制的唯一性、稳定性。随着计算机技术的迅速发展，人 们开发了指纹识别、声音识别、掌形识别、签名识别、眼纹 （视网膜）识别等多种生物识别技术。目前许多技术都己经 成熟并得以应用。
（1）人脸识别系统流程 （2）人脸数据库 （3）基于统计的人脸识别算法
1）人脸识别系统流程
预处理
肤色 模板匹配
…
几何特征 统计特征 代数特征
…
人脸数据库
人脸图像的向量表示
光学图像
数字化
数字图像
数学表示
二维矩阵
a11 a12 ... a1,W
A


a21
a22
...
a2,W

4）人脸识别研究面临的问题
人脸识别本质上是三维塑性物体二维投影图像的匹配 问题，它的难点体现在 ①人脸塑性变形（如表情等）的不确定性； ②人脸模式的多样性（如胡须、发型、眼镜、化妆 等）； ③图像获取过程的不确定性（如光照等）。 ④不同类别的人脸模式差异较小，同类人脸模式具有 较大的不稳定性。
2 人脸识别系统
3）人脸识别算法研究的发展与现状
近几年来关于人脸识别的研究取得了很大进步，国际上 发表有关论文的数量大幅增长，El检索到的相关文献就达 数千篇，IEEE的PAMI汇刊还于1997年7月出版了人脸识别专 辑，每年的国际会议上关于人脸识别的专题也屡屡可见。
三类技术：基于几何特征的识别方法、基于统计特征的识 别方法和基于连接机制的识别方法。
2）人脸数据库：AR 人脸数据库
AR人脸数据库是普渡大学机器人视觉研究中心的Aleix教授 和Benavente教授建立的，它也是人脸识别研究中用得比较 多的数据库之一。AR数据库共包括126 个不同的人（70 个 男性，56 个女性）的4000 多幅人脸图像，每个人大约26 幅左右，图像为24 位彩色图，分辨率为768*576（宽*高） 象素大小，格式为RAW格式。AR数据库中的人脸图像是正面 的人脸图像，具备表情、光照和遮挡等的变化，表情变化和 遮挡是这个数据库的主要特点之一。该数据库不仅可以用于 人脸识别，而且还可以用于表情识别。使用者只需要在互联 网上进行 （http://rvl1.ecn.purdue.edu/~aleix/aleix_face_DB.ht ml）简单的注册，就能够获得该数据库。
随着社会的发展，各个方面对快速有效的自动身份验 证的要求日益迫切。由于生物特征是人的内在属性，具有 很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份验证的最理 想依据。这其中，利用人脸特征进行身份验证又是最自然 直接的手段。相比其他人体生物特征，它具有简便、准确、 直接、友好、方便、经济及可扩展性良好等特点，易于为 用户所接受，它的潜在应用领域十分广泛。
2）人脸数据库 美国Yale 大学的人脸数据库
Yale的人脸数据库也是人脸识别研究中常用的数据库之一， Yale人脸数据库中的人脸图像具备光照和表情的变化，人脸 的姿态视角不变，全部是正面人脸图像。光照变化是Yale人 脸数据库的主要特点。Yale的人脸数据库容量比较小，只包 括11 个人的165 幅各种光照和表情的人脸照片（包括正面 光照，左面光照，右面光照，戴眼镜，不戴眼镜，高兴，正 常，伤心，欲睡，惊奇和眨眼等）。它也可以从互联网上免 费下载获得（http://cvc.yale.edu/projects/yalefaces）。
2）人脸识别研究的意义
近年来，随着对人类行为科学、人机交互技术的研究，以 及在计算机动画设计、视频会议或远程教育系统、自动身 份验证、视觉监视监控系统等应用领域的需求，人脸的计 算机检测、定位和识别技术受到了广泛的重视。这方面的 工作以人脸的检测和识别为典型代表，还包括头部运动的 跟踪体势和运动信息的提取，手势手语的识别，嘴唇运动 的辨识以及人脸表情的识别等等。人们试图对过这些工作， 把握人类不同情况下的行为举止，探索友好的人机交互方 式，并满足更有个性化的服务和人际交流的需要。