人臉識(shí)別技術(shù)綜述和應(yīng)用

《人臉識(shí)別技術(shù)綜述和應(yīng)用》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。

1、人臉識(shí)別技術(shù)綜述李勃摘要：簡要介紹了人臉識(shí)別技術(shù)的研究背景及其發(fā)展歷程；對人臉識(shí)別技術(shù)的常用方法進(jìn)行了分類總結(jié)；重點(diǎn)對近年來人臉識(shí)別方法的研究進(jìn)展進(jìn)行綜述并對各種方法加以評價(jià)；總結(jié)了現(xiàn)階段存在的研究困難并提出今后的發(fā)展方向。關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別；人臉檢測；人臉定位；特征提取Abstract:Brieflyintroducesthebackgroundofautomaticfacerecognitionanditsdevelopment.Givesaclassifiedsummaryofthecommonmeth

2、odsforfacerecognition,mainlyaimingatthelatestworks.Concludeskeyfactorsofresearchdifficultiesandgivesthefutureresearchdirection.Keywords:facerecognition;facedetection;facelocalization;featureextraction1引言人臉識(shí)別技術(shù)是生物識(shí)別技術(shù)的一種，它結(jié)合了圖像處理、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、模式識(shí)別、可視化技術(shù)、人體生理學(xué)、認(rèn)知科

3、學(xué)和心理學(xué)等多個(gè)研究領(lǐng)域。從二十世紀(jì)六十年代末至今，人臉識(shí)別算法技術(shù)的發(fā)展共經(jīng)歷了如下四個(gè)階段：1.基于簡單背景的人臉識(shí)別這是人臉識(shí)別研究的初級階段。通常利用人臉器官的局部特征來描述人臉。但由于人臉器官?zèng)]有顯著的邊緣且易受到表情的影響，因此它僅限于正面人臉（變形較?。┑淖R(shí)別。2.基于多姿態(tài)/表情的人臉識(shí)別這是人臉識(shí)別研究的發(fā)展階段。探索能夠在一定程度上適應(yīng)人臉的姿態(tài)和表情變化的識(shí)別方法，以滿足人臉識(shí)別技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的客觀需求。3.動(dòng)態(tài)跟蹤人臉識(shí)別這是人臉識(shí)別研究的實(shí)用化階段。通過采集視頻序列來獲得比靜態(tài)圖

4、像更豐富的信息，達(dá)到較好的識(shí)別效果，同時(shí)適應(yīng)更廣闊的應(yīng)用需求。4.三維人臉識(shí)別為了獲得更多的特征信息，直接利用二維人臉圖像合成三維人臉模型進(jìn)行識(shí)別，即將成為該領(lǐng)域的一個(gè)主要研究方向。人臉識(shí)別技術(shù)的研究范圍主要包括以下幾個(gè)方面：1.人臉檢測：在輸入的圖像中尋找人臉區(qū)域。2.人臉的規(guī)范化：校正人臉在尺度、光照和旋轉(zhuǎn)等方面的變化。3.特征提取：從人臉圖像中映射提取一組能反映人臉特征的數(shù)值表示樣本。121.特征匹配：將待識(shí)別人臉與數(shù)據(jù)庫中的已知人臉比較，得出相關(guān)信息。人臉圖像獲取人臉檢測定位人臉區(qū)域預(yù)處理特征抽取人

5、臉特征對比識(shí)別結(jié)果人臉特征庫人臉識(shí)別流程2圖像預(yù)處理2.1圖像去噪一般來說，自然界中的噪聲可以看成是一種隨機(jī)信號(hào)。根據(jù)圖像獲取的途徑不同，噪聲的融入也有多種方式：1.圖像是直接以數(shù)字形式獲取的，那么圖像數(shù)據(jù)的獲取機(jī)制會(huì)不可避免地引入噪聲信號(hào)；2.在圖像采集過程中，物體和采集裝置的相對運(yùn)動(dòng)?；虿杉b置的抖動(dòng)，也會(huì)引入噪聲，使圖像變的模糊不清；3.在圖像數(shù)據(jù)的電子傳輸過程中，也不同程度的引入噪聲信號(hào)。這些噪聲信號(hào)的存在，嚴(yán)重的情況會(huì)直接導(dǎo)致整幅圖像的不清晰，圖象中的景物和背景的混亂。對于用于人臉識(shí)別的圖像。由于

6、噪聲的引入，將不可避免地造成識(shí)別率的下降。對圖像噪聲的消除可以通過兩個(gè)途徑：空間域?yàn)V波或頻率域?yàn)V波。消除噪聲的方法很多，對于不同的噪聲應(yīng)該采用不同的除噪方法。主要的方法是：線性濾波、中值濾波、維納濾波以及小波去噪等。2.2增強(qiáng)對比度為了使人臉在圖像中更為突出以便于下一步的特征提取，增強(qiáng)圖像對比度是很有必要的。增強(qiáng)對比度有很多種方法，常見的有直方圖均衡化和“S”形變換等方法?！癝”形變換方法將灰度值處于某一范圍（人臉特征范圍）內(nèi)的像素灰度分布差距拉開，從而保證了對比度的提高，但此方法降低了其他灰度值的對比度。

7、而直方圖均衡化則是將像素的灰度分布盡量展開在所有可能的灰度取值上，這樣的方法同樣能使得圖像的對比度提高。12將彩色圖像轉(zhuǎn)化成灰度圖像是人臉識(shí)別方法中常見的處理過程，雖然轉(zhuǎn)化過程丟失了一部分色彩信息，但是灰度圖像擁有更小的存儲(chǔ)空間和更快的計(jì)算速度。文獻(xiàn)[1]給出了一種能夠?qū)GB色彩轉(zhuǎn)換成灰度級且適于突出人臉區(qū)域?qū)Ρ榷鹊霓D(zhuǎn)換模型：；其中f代表灰度值，r,g,b分別表示Red,Green,Blue分量的值。文獻(xiàn)[2]通過將人臉彩色圖像從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到RIQ色彩空間，得到了更適于頻譜分析的特征分量。3人臉檢

8、測與定位人臉自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)包括兩個(gè)主要技術(shù)環(huán)節(jié)：人臉檢測與定位和特征提取與人臉識(shí)別。人臉檢測與定位是指檢測圖像中是否有人臉，若有，將其從背景中分割出來，并確定其在圖像中的位置。在某些可以控制拍攝條件的場合，如警察拍罪犯照片時(shí)將人臉限定在標(biāo)尺內(nèi)，此時(shí)人臉的定位很簡單。證件照背景簡單，定位也比較容易。在另一些情況下，人臉在圖像中的位置預(yù)先是未知的，比如在復(fù)雜背景下拍攝的照片，這時(shí)人臉的檢測與定位將受到以下因素的影響：1