人臉識(shí)別，是視覺模式識(shí)別的一個(gè)細(xì)分問題，也大概是最難解決的一個(gè)問題。 其實(shí)我們?nèi)嗣繒r(shí)每刻都在進(jìn)行視覺模式識(shí)別，我們通過眼睛獲得視覺信息，這些信息經(jīng)過大腦的處理被識(shí)別為有意義的概念。于是我們知道了放在我們面前的是水杯、書本，還是什么別的東西。我們也無(wú)時(shí)無(wú)刻不在進(jìn)行人臉識(shí)別，我們每天生活中遇到無(wú)數(shù)的人，從中認(rèn)出那些熟人，和他們打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲開那些我們欠了錢還暫時(shí)還不上的人。然而這項(xiàng)看似簡(jiǎn)單的任務(wù)，對(duì)機(jī)器來(lái)說卻并不那么容易實(shí)現(xiàn)。下面是對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行原理分析。

　　人臉識(shí)別技術(shù)原理分為三個(gè)部分：

　　（1）人臉檢測(cè)

　　面貌檢測(cè)是指在動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：

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　　首先設(shè)計(jì)一個(gè)或數(shù)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板，然后計(jì)算測(cè)試采集的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度，并通過閾值來(lái)判斷是否存在人臉；

　?、谌四樢?guī)則法

　　由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測(cè)試樣品是否包含人臉；

　　③樣品學(xué)習(xí)法

　　這種方法即采用模式識(shí)別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，即通過對(duì)面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器；

　?、苣w色模型法

　　這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對(duì)集中的規(guī)律來(lái)進(jìn)行檢測(cè)。

　　⑤特征子臉法

　　這種方法是將所有面像集合視為一個(gè)面像子空間，并基于檢測(cè)樣品與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

　　值得提出的是，上述5種方法在實(shí)際檢測(cè)系統(tǒng)中也可綜合采用。

　?。?）人臉跟蹤

　　面貌跟蹤是指對(duì)被檢測(cè)到的面貌進(jìn)行動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運(yùn)動(dòng)與模型相結(jié)合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡(jiǎn)單而有效的手段。

　?。?）人臉比對(duì)

　　面貌比對(duì)是對(duì)被檢測(cè)到的面貌像進(jìn)行身份確認(rèn)或在面像庫(kù)中進(jìn)行目標(biāo)搜索。這實(shí)際上就是說，將采樣到的面像與庫(kù)存的面像依次進(jìn)行比對(duì)，并找出最佳的匹配對(duì)象。所以，面像的描述決定了面像識(shí)別的具體方法與性能。主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：

　　①特征向量法

　　該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計(jì)算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。

　?、诿婕y模板法

　　該方法是在庫(kù)中存貯若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像器官模板，在進(jìn)行比對(duì)時(shí)，將采樣面像所有象素與庫(kù)中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進(jìn)行匹配。此外，還有采用模式識(shí)別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。

　　人臉識(shí)別技術(shù)的核心實(shí)際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識(shí)別算法?！边@種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對(duì)應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識(shí)別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中所有的原始參數(shù)進(jìn)行比較、判斷與確認(rèn)。一般要求判斷時(shí)間低于1秒。

人臉識(shí)別技術(shù)原理分析——識(shí)別過程

　　一般分三步：

　?。?）首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機(jī)采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件，并將這些面像文件生成面紋（Faceprint）編碼貯存起來(lái)。

　　（2）獲取當(dāng)前的人體面像。即用攝像機(jī)捕捉的當(dāng)前出入人員的面像，或取照片輸入，并將當(dāng)前的面像文件生成面紋編碼。

　?。?）用當(dāng)前的面紋編碼與檔案庫(kù)存的比對(duì)。即將當(dāng)前的面像的面紋編碼與檔案庫(kù)存中的面紋編碼進(jìn)行檢索比對(duì)。上述的“面紋編碼”方式是根據(jù)人臉臉部的本質(zhì)特征和開頭來(lái)工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調(diào)、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化，具有強(qiáng)大的可靠性，從而使它可以從百萬(wàn)人中精確地辨認(rèn)出某個(gè)人。人臉的識(shí)別過程，利用普通的圖像處理設(shè)備就能自動(dòng)、連續(xù)、實(shí)時(shí)地完成。

人臉識(shí)別技術(shù)原理分析——技術(shù)流程

　　人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。

　　人臉圖像采集及檢測(cè)

　　人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來(lái)，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

　　人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來(lái)，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。

　　主流的人臉檢測(cè)方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來(lái)分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強(qiáng)的分類方法。

　　人臉檢測(cè)過程中使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權(quán)投票的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測(cè)速度。

　　人臉圖像預(yù)處理

　　人臉圖像預(yù)處理：對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī) 干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。對(duì)于人臉圖像而言，其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ) 償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。

　　人臉圖像特征提取

　　人臉圖像特征提?。喝四樧R(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù) 特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來(lái)分為兩大 類：一種是基于知識(shí)的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。

　　基于知識(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分 量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對(duì)這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識(shí)別人臉的重要特 征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

　　人臉圖像匹配與識(shí)別

　　人臉圖像匹配與識(shí)別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸 出。人臉識(shí)別就是將待識(shí)別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度對(duì)人臉的身份信息進(jìn)行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認(rèn)，是一對(duì)一 進(jìn)行圖像比較的過程，另一類是辨認(rèn)，是一對(duì)多進(jìn)行圖像匹配對(duì)比的過程。