基于特征融合算法的人臉識(shí)別(一)

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1、<>1緒論1.1研究背景及意義人臉識(shí)別是生物特性鑒別技術(shù)的一個(gè)主要方向，它涉及圖像處理，模式識(shí)別，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等多個(gè)研究領(lǐng)域，具有十分廣泛的應(yīng)用前景，多年來(lái)一直是一個(gè)研究熱點(diǎn)。相對(duì)于其它人體生物特征識(shí)別技術(shù)，如指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、掌紋識(shí)別，人臉識(shí)別技術(shù)是最直接、最自然、最容易被人接受的。與其它技術(shù)相比，它具有侵犯性小、較少需要或不需要用戶的主動(dòng)配合、樣本采集方便、應(yīng)用場(chǎng)合廣泛、潛在的數(shù)據(jù)資源豐富、設(shè)備成本低等優(yōu)點(diǎn)[1]。人臉識(shí)別系統(tǒng)具備操作及流程簡(jiǎn)單、適用面廣、支持一對(duì)一或一對(duì)多比對(duì)、支持多點(diǎn)同時(shí)采集比對(duì)、帶有數(shù)據(jù)庫(kù)支持記錄及查詢功能

2、，對(duì)采集現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境要求較低，可在極短的時(shí)間里判斷出進(jìn)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(jìn)入。人臉識(shí)別技術(shù)的安全性、可靠性較高，且擁有廣泛的市場(chǎng)需求，它可以應(yīng)用于公安部門的犯人檔案管理、犯人辨認(rèn)查找、刑偵破案、安全驗(yàn)證系統(tǒng)、信用卡驗(yàn)證、醫(yī)學(xué)、檔案管理、視頻會(huì)議、人機(jī)交互系統(tǒng)、證件核對(duì)、保安監(jiān)視、門禁控制及至自動(dòng)柜員機(jī)（ATM）等多種場(chǎng)合[2]。人臉識(shí)別對(duì)人類來(lái)說(shuō)是件自然而然的事情，但對(duì)計(jì)算機(jī)而言，人臉識(shí)別卻遠(yuǎn)非一個(gè)已解決的課題。所有的人臉都具有相似的結(jié)構(gòu)，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

3、件影響，具有“一人千面”的特點(diǎn)，欲建立一種具有各種不變性的描述模型還是比較困難的。此外，人臉識(shí)別技術(shù)研究與相關(guān)科學(xué)的發(fā)展及人腦的認(rèn)識(shí)程度緊密相關(guān)[3]。諸多因素都使人臉識(shí)別研究成為一項(xiàng)極富挑戰(zhàn)性的課題，一方面信息化進(jìn)程的日益加快，電子商務(wù)、重要場(chǎng)所的安全認(rèn)證、智能化環(huán)境等許多應(yīng)用領(lǐng)域?qū)εc人臉有關(guān)的信息處理提出了迫切要求；另一方面，硬件和軟件技術(shù)的發(fā)展，為滿足實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)對(duì)人臉檢測(cè)、跟蹤及識(shí)別技術(shù)的實(shí)時(shí)化要求提供了可能性[2]。所以，人臉識(shí)別的研究不僅涉及心理學(xué)、生理學(xué)、人工智能、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像分析與處理等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，更

4、是模式識(shí)別、人工智能和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的典型案例之一[2]。對(duì)這一問(wèn)題的研究和解決，有助于對(duì)其他對(duì)象識(shí)別問(wèn)題的研究分析和解決，人臉識(shí)別也因此成為這些基礎(chǔ)研究領(lǐng)域的重要課題之一，具有重要的理論研究?jī)r(jià)值。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)近30年來(lái)，人臉自動(dòng)識(shí)別的研究取得了很大的進(jìn)展，從工程索引（EI）上檢索到的相關(guān)文獻(xiàn)已達(dá)數(shù)千篇，包括IEEEPAMI在內(nèi)的重要國(guó)際期刊也有專欄甚至?？瘓?bào)道人臉識(shí)別的最新研究進(jìn)展，同時(shí)還出現(xiàn)了專門的國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議，如人臉手勢(shì)識(shí)別國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議[1]。目前人臉識(shí)別領(lǐng)域內(nèi)最著名的國(guó)際研究機(jī)構(gòu)包括：美國(guó)麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室

5、及人工智能實(shí)驗(yàn)室、南加州大學(xué)、CMU卡內(nèi)基—梅隆機(jī)器人研究及交互系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室、馬里蘭大學(xué)等。另外，一些國(guó)家或地區(qū)也有不少研究機(jī)構(gòu)在人臉識(shí)別領(lǐng)域進(jìn)行了大量的研究工作[4]。90年代中后期以來(lái)，國(guó)內(nèi)的許多研究機(jī)構(gòu)在自然科學(xué)基金、863計(jì)劃、攀登計(jì)劃等資助下，開始了對(duì)人臉識(shí)別的研究。其中主要包括清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系、自動(dòng)化系、電子系以及哈爾濱工業(yè)大學(xué)、南京理工大學(xué)信息學(xué)院、中科院自動(dòng)化所、上海交通大學(xué)圖像處理與模式識(shí)別研究所、中山大學(xué)數(shù)學(xué)系等，他們?cè)谌四樧R(shí)別研究領(lǐng)域都進(jìn)行了許多很有意義的嘗試，積累了經(jīng)驗(yàn)[5]。中科院計(jì)算所人臉識(shí)別研究小組200

6、1年5月與專門從事人臉識(shí)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(shí)別聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，專門研究和開發(fā)商業(yè)人臉識(shí)別系統(tǒng)。一年來(lái)，實(shí)驗(yàn)室在實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)與跟蹤、人臉識(shí)別、人臉確認(rèn)等方面進(jìn)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(shí)時(shí)人臉檢測(cè)系統(tǒng)；提出了一種新的基SFS的人臉識(shí)別方法，并基于該方法開發(fā)了一套實(shí)時(shí)人臉識(shí)別確認(rèn)系統(tǒng)，目前已通過(guò)系統(tǒng)測(cè)試，并進(jìn)入產(chǎn)品開發(fā)階段。另外，實(shí)驗(yàn)室以成熟的“特征臉”人臉識(shí)別技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)其進(jìn)行了很多改進(jìn)和擴(kuò)充，嘗試了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、線性判別

7、分析、基于GMM的雙子空間人臉識(shí)別方法等，研究了基于Gabor小波變換和彈性圖匹配的人臉識(shí)別技術(shù)，以及基于統(tǒng)計(jì)模型的人臉識(shí)別方法等[5]。1.3人臉識(shí)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(shí)別的。人臉由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件構(gòu)成，正因?yàn)檫@些部件的形狀、大小和結(jié)構(gòu)上的各種差異才使得世界上每個(gè)人臉千差萬(wàn)別，因此對(duì)這些部件的形狀和結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可以作為人臉識(shí)別的重要特征。將人臉用一個(gè)幾何特征矢量表示，用模式識(shí)別中層次聚類的思想設(shè)計(jì)分類器達(dá)到識(shí)別目的[6]。這就要求選取的幾何特征矢量具有一定的獨(dú)特性，能夠反映

8、不同人臉之間的差別，同時(shí)又具有一定的彈性，以消除時(shí)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(guān)系為基礎(chǔ)的特征矢量，其分量通常包括人臉指定兩點(diǎn)間的歐式距離、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