人脸识别概述.docx

概述什么是人像识别人像识别,又叫人脸识别,特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人像识别概述广义的人像识别实际包括构建人像识别系统的一系列相关技术, 包括人脸图像采集、人脸定位、人像识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人像识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人像识别的优势人像识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性,是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人像识别,人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的,另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等,而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性, 因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要, 这会使该识别方法不令人反感,并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人像识别具有这方面的特点,它完全利用可见光获取人脸图像信息,而不同于指纹识别或者虹膜识别,需要利用电子压力传感器采集指纹,或者利用红外线采集虹膜图像,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而更有可能被伪装欺骗。人像识别的困难虽然人像识别有很多其他识别无法比拟的优点, 但是它本身也存在许多困难。人像识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人像识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。人脸在视觉上的特点是:第一,不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的,但是对于利用人脸区分人类个体是不利的;第二,人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度, 人脸的视觉图像也相差很大, 另外, 人像识别还受光照条件 (例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。在人像识别中,第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,而第二类的变化应该消除,因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化( inter-class difference ),而称第二类变化为类内变化( intra-classdifference )。对于人脸,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。人像识别的技术细节一般来说,人像识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人像识别(身份确认或者身份查找)。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像, 以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码,而其输出则是一系列相似度得分,表明待识别的人脸的身份。人像识别技术原理图剖析人像识别的算法种类基于人脸部件的多特征识别算法 (MMP-PCA recognition algorithms) 。基于人脸特征点的识别算法( Feature-based recognition algorithms )。基于整幅人脸图像的识别算法( Appearance-based recognition algorithms )。基于模板的识别算法( Template-based recog