基于特征融合算法的人臉識別

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1、<>1緒論1.1研究背景及意義人臉識別是生物特性鑒別技術的一個主要方向，它涉及圖像處理，模式識別，計算機視覺等多個研究領域，具有十分廣泛的應用前景，多年來一直是一個研究熱點。相對于其它人體生物特征識別技術，如指紋識別、虹膜識別、掌紋識別，人臉識別技術是最直接、最自然、最容易被人接受的。與其它技術相比，它具有侵犯性小、較少需要或不需要用戶的主動配合、樣本采集方便、應用場合廣泛、潛在的數(shù)據(jù)資源豐富、設備成本低等優(yōu)點[1]。人臉識別系統(tǒng)具備操作及流程簡單、適用面廣、支持一對一或一對多比對、支持多點同時采集比對、帶有數(shù)據(jù)庫支持記錄及查詢功能，對采集現(xiàn)場環(huán)境要求較低

2、，可在極短的時間里判斷出進出者的身份是否合法，杜絕使用他人鑰匙、密碼、磁卡等非法進入。人臉識別技術的安全性、可靠性較高，且擁有廣泛的市場需求，它可以應用于公安部門的犯人檔案管理、犯人辨認查找、刑偵破案、安全驗證系統(tǒng)、信用卡驗證、醫(yī)學、檔案管理、視頻會議、人機交互系統(tǒng)、證件核對、保安監(jiān)視、門禁控制及至自動柜員機（ATM）等多種場合[2]。人臉識別對人類來說是件自然而然的事情，但對計算機而言，人臉識別卻遠非一個已解決的課題。所有的人臉都具有相似的結構，在紋理上也十分相近。另外圖像受光照、成像角度及成像距離等外界條件影響，具有“一人千面”的特點，欲建立一種具有各

3、種不變性的描述模型還是比較困難的。此外，人臉識別技術研究與相關科學的發(fā)展及人腦的認識程度緊密相關[3]。諸多因素都使人臉識別研究成為一項極富挑戰(zhàn)性的課題，一方面信息化進程的日益加快，電子商務、重要場所的安全認證、智能化環(huán)境等許多應用領域對與人臉有關的信息處理提出了迫切要求；另一方面，硬件和軟件技術的發(fā)展，為滿足實際應用系統(tǒng)對人臉檢測、跟蹤及識別技術的實時化要求提供了可能性[2]。所以，人臉識別的研究不僅涉及心理學、生理學、人工智能、模式識別、計算機視覺、圖像分析與處理等多個學科領域，更是模式識別、人工智能和計算機視覺的典型案例之一[2]。對這一問題的研究和

4、解決，有助于對其他對象識別問題的研究分析和解決，人臉識別也因此成為這些基礎研究領域的重要課題之一，具有重要的理論研究價值。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢近30年來，人臉自動識別的研究取得了很大的進展，從工程索引（EI）上檢索到的相關文獻已達數(shù)千篇，包括IEEEPAMI在內(nèi)的重要國際期刊也有專欄甚至?？瘓蟮廊四樧R別的最新研究進展，同時還出現(xiàn)了專門的國際學術會議，如人臉手勢識別國際學術會議[1]。目前人臉識別領域內(nèi)最著名的國際研究機構包括：美國麻省理工學院媒體實驗室及人工智能實驗室、南加州大學、CMU卡內(nèi)基—梅隆機器人研究及交互系統(tǒng)實驗室、馬里蘭大學等。另外，

5、一些國家或地區(qū)也有不少研究機構在人臉識別領域進行了大量的研究工作[4]。90年代中后期以來，國內(nèi)的許多研究機構在自然科學基金、863計劃、攀登計劃等資助下，開始了對人臉識別的研究。其中主要包括清華大學計算機系、自動化系、電子系以及哈爾濱工業(yè)大學、南京理工大學信息學院、中科院自動化所、上海交通大學圖像處理與模式識別研究所、中山大學數(shù)學系等，他們在人臉識別研究領域都進行了許多很有意義的嘗試，積累了經(jīng)驗[5]。中科院計算所人臉識別研究小組2001年5月與專門從事人臉識別商業(yè)系統(tǒng)開發(fā)和銷售的四川成都銀晨網(wǎng)訊科技有限公司全面合作，在北京成立了ICT-YCNC人臉識別

6、聯(lián)合實驗室，專門研究和開發(fā)商業(yè)人臉識別系統(tǒng)。一年來，實驗室在實時人臉檢測與跟蹤、人臉識別、人臉確認等方面進行了大量卓有成效的研究，并開發(fā)了一套具有良好魯棒性的實時人臉檢測系統(tǒng)；提出了一種新的基SFS的人臉識別方法，并基于該方法開發(fā)了一套實時人臉識別確認系統(tǒng)，目前已通過系統(tǒng)測試，并進入產(chǎn)品開發(fā)階段。另外，實驗室以成熟的“特征臉”人臉識別技術為基礎，對其進行了很多改進和擴充，嘗試了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、線性判別分析、基于GMM的雙子空間人臉識別方法等，研究了基于Gabor小波變換和彈性圖匹配的人臉識別技術，以及基于統(tǒng)計模型的人臉識別方法等[5]。1.3

7、人臉識別的常用方法（1）基于幾何特征的方法幾何特征最早是用于人臉識別的。人臉由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件構成，正因為這些部件的形狀、大小和結構上的各種差異才使得世界上每個人臉千差萬別，因此對這些部件的形狀和結構關系的幾何描述，可以作為人臉識別的重要特征。將人臉用一個幾何特征矢量表示，用模式識別中層次聚類的思想設計分類器達到識別目的[6]。這就要求選取的幾何特征矢量具有一定的獨特性，能夠反映不同人臉之間的差別，同時又具有一定的彈性，以消除時間跨度、光照等的影響。幾何特征矢量是以人臉器官的形狀和幾何關系為基礎的特征矢量，其分量通常包括人臉指定兩點間的歐式距離

8、、曲率、角度等[6]。（2）基于彈性模型匹配方法彈性模型匹配方法的