人臉識別是什么？特(te)指利用分析比較人臉(lian)視覺特(te)征信息進行身份鑒別的計算機(ji)技術。人臉(lian)識(shi)別是(shi)一項熱(re)門的計算機(ji)技術研究領域(yu)，它(ta)屬于生(sheng)物特(te)征識(shi)別技術，是(shi)對生(sheng)物體(一般特指人)本身的生物特征來區分生物體個體。 

　　廣義的(de)人(ren)臉(lian)(lian)識別實(shi)際包(bao)括構建人(ren)臉(lian)(lian)識別系統的(de)一(yi)系列(lie)相關技術，包(bao)括人(ren)臉(lian)(lian)圖像采集、人(ren)臉(lian)(lian)定位(wei)、人(ren)臉(lian)(lian)識別預(yu)處理、身(shen)份確(que)認以及身(shen)份查(cha)找等;而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術或系統。

　　生(sheng)物特(te)征識別(bie)技(ji)術所研究的生(sheng)物特(te)征包(bao)括人臉、指紋(wen)(wen)、手掌(zhang)(zhang)紋(wen)(wen)、掌(zhang)(zhang)型、虹(hong)膜、視網膜、靜脈、聲(sheng)音(yin)(語音)、體形、紅外溫譜、耳型、氣味、個人習慣(例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字、步態)等，相應的識別技術就有人臉識別、指紋識別、掌紋識別、虹膜識別、視網膜識別、靜脈識別、語音識別(用語音識別可以進行身份識別，也可以進行語音內容的識別，只有前者屬于生物特征識別技術)、體形識別、鍵盤敲擊識別、簽字識別等。 

幾何特征的人臉識(shi)別方法(fa)

　　幾何(he)特(te)征可(ke)以是眼、鼻、嘴(zui)等的(de)(de)形(xing)狀和它們之間(jian)的(de)(de)幾何(he)關(guan)系(如相互之間的距離)。這些算法識別速度快，需要的內存小，但識別率較低。

基于特征(zheng)臉(lian)(PCA)的人臉識別方法

　　特征臉方(fang)法是基于KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種最優正交變換。高維的圖像空間經過KL變換后得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以轉成低維線性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特征矢量，這就是特征臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基于圖像灰度的統計特性的。目前有一些改進型的特征臉方法。 

神經網絡(luo)的人臉識別方法

　　神經(jing)網絡的輸(shu)入可以是降低分辨率的人臉圖(tu)像、局部區域的自相關函數、局部紋理的二階矩等(deng)。這類方法同樣需要(yao)較多(duo)的樣本進行訓練，而在許(xu)多(duo)應用中，樣本數量是很(hen)有限(xian)的。

彈性圖匹配的人臉識別(bie)方(fang)法(fa)

　　彈性(xing)圖(tu)匹配法在(zai)(zai)二維的(de)空(kong)間中定義了一(yi)種對于(yu)通常的(de)人(ren)(ren)臉變(bian)形(xing)具(ju)有一(yi)定的(de)不變(bian)性(xing)的(de)距離，并采用屬性(xing)拓撲圖(tu)來代(dai)表人(ren)(ren)臉，拓撲圖(tu)的(de)任一(yi)頂點(dian)均包含一(yi)特征向(xiang)量(liang)，用來記錄(lu)人(ren)(ren)臉在(zai)(zai)該頂點(dian)位置附近的(de)信息(xi)。該方法結(jie)合了灰度特性(xing)和幾(ji)何(he)因(yin)素，在(zai)(zai)比對時可以允許圖(tu)像存在(zai)(zai)彈性(xing)形(xing)變(bian)，在(zai)(zai)克(ke)服表情(qing)變(bian)化對識(shi)別的(de)影響方面收(shou)到了較好的(de)效(xiao)果，同時對于(yu)單個人(ren)(ren)也不再需要多個樣本進行訓練。

線段Hausdorff 距離(LHD) 的人臉識別方法

　　心理學的研(yan)究表明，人類在識別輪廓圖(比如漫畫)的速度和準確度上絲毫不比識別灰度圖差。LHD是基于從人臉灰度圖像中提取出來的線段圖的，它定義的是兩個線段集之間的距離，與眾不同的是，LHD并不建立不同線段集之間線段的一一對應關系，因此它更能適應線段圖之間的微小變化。實驗結果表明，LHD在不同光照條件下和不同姿態情況下都有非常出色的表現，但是它在大表情的情況下識別效果不好。 

支持向量機(SVM) 的人臉識別方法

　　近(jin)年來，支持(chi)向量(liang)機(ji)是統計模式識別領域的(de)(de)一個(ge)新的(de)(de)熱點，它試圖使得學(xue)習機(ji)在經驗風險(xian)和泛化能力上達到(dao)一種妥協，從而提高學(xue)習機(ji)的(de)(de)性能。支持(chi)向量(liang)機(ji)主要解決的(de)(de)是一個(ge)2分類問題，它的基本思想是試圖把一個低維的線性不可分的問題轉化成一個高維的線性可分的問題。通常的實驗結果表明SVM有較好的識別率，但是它需要大量的訓練樣本(每類300個)，這在實際應用中往往是不現實的。而且支持向量機訓練時間長，方法實現復雜，核函數的取法沒有統一的理論。

人臉識別新(xin)技術

　　傳統的人臉識別技(ji)術主要是(shi)基于可見(jian)光圖(tu)像(xiang)的人臉識別，這(zhe)也(ye)是(shi)人們最熟悉(xi)的識別方式，已有(you)30多年的研發歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環境光照發生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但目前這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。

　　最近迅速發(fa)展(zhan)(zhan)起來的(de)(de)一(yi)種解決方案是基于主動(dong)近紅外(wai)圖像(xiang)的(de)(de)多光(guang)源人(ren)臉識別(bie)技術(shu)(shu)(shu)。它可以克服光(guang)線(xian)變化的(de)(de)影響(xiang)，已經取得了(le)卓越的(de)(de)識別(bie)性能，在精(jing)度(du)、穩(wen)定性和(he)速度(du)方面(mian)的(de)(de)整(zheng)體系(xi)統性能超過三維圖像(xiang)人(ren)臉識別(bie)。這項技術(shu)(shu)(shu)在近兩三年發(fa)展(zhan)(zhan)迅速，使(shi)人(ren)臉識別(bie)技術(shu)(shu)(shu)逐漸走向實用化。

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