人脸识别技术
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研究人员表示，眉骨、鼻梁、颧骨等是人脸骨骼的基
本结构，每个人的骨骼会有不同的细微差别，人脸识别系
统就是通过这种细微差别找出可疑人物。人脸识别系统利
用的是骨骼识别原理速度仅为0.01秒。即使是一年当中
某人体形上出现巨大变化，面部整形，或者遭受到创伤，
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面像比对
面像比对从本质上讲是采样面像与库存面像的 依次比对并找出最佳匹配对象。因此，面像的描 述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要 有特征向量与面纹模板两种描述方法
（1）特征向量法先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像 五官轮廓的大小、位置、距离、角度等等属性， 然后计算出它们的几何特征量，这些特征量形成 一描述该面像的特征向量；
• 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于 生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生 物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生 物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音、体 形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等， 相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹
甚至到了肉眼都无法辨认的地步，仍然逃脱不了电子探头
的锐利“目光”。
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• 作为生物识别技术中的一种，与指纹识别相比，人脸识别 在安全上更具惟一性、稳定性和通用性，而它的应用目前 主要有三种模式。
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第一种是人脸识别监控，即将需要重点关注的人员照
片存放在系统中，当此类人员出现在监控设备覆盖的范围
（2）面纹模板法则在库中存储若干标准面像模板或 面像器官模板，在比对时，采样面像所有象素与 库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。
另外，还有模式识别的自相关网络或特征与模 板结合的方法。
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• 面像识别技术的最新进展是可以通过摄象机来搜索捕捉识 别活动的人像，而不仅仅识别照片。例如，最近由美国新 泽西州Visionics公司开发的面像局部特征分析法识别系统， 仅用一部摄象机和一台计算机，即可在人群中识别出某个 人来。该系统利用摄象机扫描拍摄的某一区域，搜索有可 能是人脸的形状。然后在存储器中搜索已事先存入的与之 类似的面部特征。为了确认扫描到的眼睛、鼻子和嘴等特 征就是一个活人而不是人体模型或图片，系统还对眨眼或 其他可以提供信息的面部动作进行搜索。之后系统对组成 面部图像的像素进行分析。它将每个像素点的明暗度与相 邻点进行比较，查找明暗度向周围呈放射突变的区域。在 眉骨、眼睛、或者其他突起的特征，比如颧骨和鼻子等处， 都会出现这种突变。系统将勾勒出每一个这种像素点的位 置，这些点称为“参照点”然后在点之间连线，形成一个 由三角形构成的网络。
膜识别、视网膜识别、语音识别﹑体形识别、键盘敲击
识别、签字识别等。与其他识别技术相比较，面像识别具 有具有简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可 广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面。
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• 人脸识别，是一项高端的计算机图像处理技术。就其技术 本质而言，就是通过视频采集设备获取用户的面部图像， 再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行 计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，最 后判断出用户的真实身份。
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第三种是身份确认，即确认监控设备和照片中的人是
否是同一人，此种模式可广泛应用于需要身份认证的场所，
如自助通关、银行金库等。专家认为，随着我国第二代居
民身份证的逐渐普及，这种模式将会出现在人们日常生活
中。
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二 面像识别原理
• 面像识别技术包含面像检 测、面像跟踪与面像比对 等课题。面像检测是指在 动态的场景与复杂的背景 中判断是否存在面像并分 离出面像，面像跟踪指对 被检测到的面像进行动态 目标跟踪，面像比对则是 对被检测到的面像进行身 份确认或在面像库中进行 目标搜索。右图为人脸识 别通用系统的框图
人脸识别技术
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一 定义 二 面像识别原理 三面像识别过程 四 图像预处理模块 五人脸识别技术的优点 六在计算机的应用 七 影响人脸识别性能的因素及解决方法 八 面像识别技术应用范围
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一 定义
• 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。广义的人脸识别实际包括构建人脸识 别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、 人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人 脸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。
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• （4）肤色模型依据面像肤色在色彩空间中分布相对集中 的规律来进行检测；
• （5）特征子脸将所有面像集合视为一个面像子空间，基 于检测样本与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在 面像。
• 上述方法在实际系统中也可综合采用。
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面像跟踪
• 面像跟踪一般采用基于模型的方法或基于 运动与模型相结合的方法，另外，肤色模 型跟踪也不失为一种简单有效的手段
中时，系统将报警提示。此种模式主要应用于通道安检、
地铁等需要及时预警的地点。
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第二种是人脸识别比对检索，即利用特定对象的照片
与已知人员照片库进行比对，进而确定其身份信息。这种
应用模式能够解决传统人工方式工作量巨大、速度慢、效
率低等问题，可以应用于网络照片检索、身份识别等环境。
这种模式可以用于机场等人员流动大的公共场所。
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人脸检测 标准人脸形成
特征提取 特征对比
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面像检测
• 面像检测分为参考模板、人脸规则、样本学习、肤色模型 与特征子脸等方法。
• （1）参考模板方法首先设计一个或数个标准人脸模板， 然后计算测试样本与标准模板之间的匹配程度，通过阀值 来判断是否存在人脸；
• （2）人脸具有一定的结构分布特征，人脸规则即提取这 些特征生成相应的规则以判断测试样本是否包含人脸； （3）样本学习则采用模式识别中人工神经网络方法，通 过对面像样本集和非面像样本集的学习产生分类器；
