人脸识别技术研究1 引言1.1 选题背景目前，在个人身份鉴别中主要依靠ID卡和密码等传统手段，这些传统手段的安全性能较低，且都是基于，“What he Dossesses”或“What he remembers”的简单身份鉴别，离真真意义上的身份鉴别“Who he is”还相差甚远。

依靠传统方法来确认个人身份越来越不适应现代科技的发展和社会的进步。

生物特征识别技术给可靠的身份鉴定带来了可能。

最近，国际生物特征组织(IBG)对生物特征识别技术做了较详细的市场分析和预测，其结果显示，全球生物特征识别技术2014年的产值约为69亿美元，预计到2016年将超过93亿美元，市场潜力非常巨大…。

生物识别技术是指利用一个人特有的生理和行为特征进行自动的身份认证。

只有满足以下几个条件的生理或行为特征才能被用做生物识别特征1)普遍性。

即每个人都要具备这种特征。

2)唯一性。

即不同的人应该具备不同的这种特性。

3)持久性。

即这种特征不随时间地点的改变而变化。

4)可采集性。

即该特征可以被定量地测量。

研究和经验表明，人脸、指纹、手型、掌纹、虹膜、视网膜、签名、声音等都满足这些条件，可以用于识别人的身份。

基于这些特征，人们发展了人脸识别、指纹识别、语音识别、虹膜识别等多种生物识别技术。

在所有的生物特征识别技术中，利用人脸特征进行身份识别是最自然、最直接和最友好的于段。

与其它生物特征识别技术相比，人脸的获取非常容易，几乎可以在被采集对象无意识的状态下获取人脸图像，这样的取样方式没有“侵犯性”。

人脸识别技术是种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。

人脸是自然界存在的一种特殊的复杂视觉模式，它包含及其丰富的信息。

首先，人脸具有一定的不变性和唯一性，人脸识别是人类在进行身份确认时使用最为普遍的一种方式，人脸图像还能够提供一个人的性别、年龄、种族等有关信息。

其次，人脸也具有多样的变化能力，从人脸的不同表情人们可以感知到一个人的情绪、感受、甚至秉性和气质。

它无需特殊的采集设备，系统的成本低，而且自动人脸识别的使用非常自然，可以在被识别对象毫无察觉的情况下进行，是种非常受使用者欢迎的方式。

虽然人类在表情、年龄或发型等发生巨大变化的情况下，可以毫不费力地以人脸来识别某人，但要建立一个能够完全自动进行人脸识别的系统却是非常困难的，诸多因素使得人脸识别研究成为一项极其挑战性的课题．它牵涉到模式识别、图像处理、计算机视觉、生理学、心理学、以及认知科学等方面的诸多知识，并与基于其它生物特征的身份鉴别方法以及计算机人机感知交互领域都有密切联系。

与指纹、视网膜、虹膜、基因、掌形等其它生物特征识别系统相比，人脸识别具有直接、友好、方便和非接触等许多优点，多年来一直受到许多研究者的关注。

人脸识别研究，起源于19世纪末法国人Sir Franis Gahon的工作。

到20世纪90年代，开始作为一个独立学科快速发展起来。

人脸识别研究的发展大致分成三个阶段第一阶段是以Allen和Parke为代表，主要研究人脸识别所需要的面部特征。

研究者用计算机实现了较高质量的人脸灰度模型。

这阶段的工作特点是识别过程全部依赖于操作人员。

第二阶段是人机交互式识别阶段，其中用几何特征参数来表示人脸正面图像是以Harmon和Lesk为代表，将人脸面部特征用多维特征矢量表示出来，并设计了基于这一特征表示法的识别系统。

而以Kaya 和Kobayashi为代表，则采用了统计识别的方法、用欧氏距离来表示人脸特征，这两类方法都摆脱不了人的干预。

第三阶段是真正的机器自动识别阶段，近十余年来，随着高速度高性能计算机的发展，人脸模式识别方法有了较大的突破，提出了多种机器全自动识别系统，人脸识别技术进人了实用化阶段。

如Eyematic公司研发的人脸识别系统。

我国清华大学的“十五”攻关项目《人脸识别系统》也通过了由公安部主持的专家鉴定。

人脸识别有着广泛的应用领域(1)在安全防范领域中的应用。

社会上有许多重要的部门，如军事、金融、保密等部门都需要对出入人员进行身份识别，以防止信息泄漏和不法现象的发生。

使用该技术可以方便地进行身份识别，而不使被识别者感到不舒服。

(2)在犯罪刑侦领域中的应用。

在刑侦工作中，对罪犯的抓捕是至关重要的一环。

应用人脸识别技术可以依据犯罪嫌疑人的人脸图像对机场、车站、港口等重要交通场所进行监控，从而大大促进了罪犯抓捕工作的开展。

(3)在公共事业领域中的应用。

在现代社会，许多领域都需要对人进行身份验证。

如银行、保险、交通等公工事业部门。

采用传统的密码、IC卡等手段和技术对人进行身份验证具有安全性差，易遗失、易伪造等缺点。

而采用人脸识别技术进行身份验证则能够很好地克服传统身份验证手段和技术的缺点。

因此成熟的人脸识别技术不但具有极大的学术研究价值，而且具有广泛的社会需求和市场领域。

一个成功的具有商用价值的人脸识别系统必将对现实社会带来极大的影响。

当前，人脸识别己成为计算机视觉、模式识别和人工智能等领域的一个研究热点。

我们有理由相信，随着技术的不断发展，人脸识别技术将不断完善，并得到更为广泛的应用。

1.2 论文的研究历史背景及目的近年来，由于视频监控，人机交互和视频检索等应用的需求，视频中的人脸检测研究得到迅速发展。

视频中人脸检测可以划分为三个环节:先提取视频文件中的帧，对图像进行人脸检测，再还原成视频，完成视频中人脸的检测。

人脸检测最初来源于人脸识别。

是指对于任意一副给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是则返回一脸的位置、大小和姿态，并把有人脸的地放识别出来。

早期，人脸检测技术主要服务于人脸识别课题的研究；但是，随着生物识别技术的快速发展，入脸检测技术己经被广泛的应用于其它相关领域，产生一定的商业价值。

例如：国家军事、安全系统验证、视频会议、人机智能交，各类金融卡、身份验证等等方面具有重要的应用价值，所以，现在人们有许多人对人脸识别越来越重视了。

人脸检测的研究同时也具有非常重要的的学术价值，人脸是一类具有相当复杂的细节变化的自然结构目标，对此类目标的挑战性在于：人脸由于外貌、表情、肤色等不同，具有模式的可变性；一般意义下的人脸上，可能存在眼镜、胡须等附属物；作为三维物体的人脸影像不可避免地受由光照产生的阴影的影响。

因此，如果能够找到解决这些问题的方法，成功地构造出人脸检测系统，将为解决其他类似的复杂模式的检测问题提供重要的启示。

人脸检测的目的是检测一张图像是否由人脸，如果有人脸，就把它从图像背景中分离出来，然后对特征进行人脸识别。

而在视频中的人脸检测在信息处理中，已经成为是一项相当难突破的技术，越来越受到计算机视觉界的广泛关注，作为这个有价值课题，已经渗透到各不同领域中。

1.3 国内外研究现状三维人脸识别越来越受到研究人员的重视。

国内外都兴起了对三维人脸识别技术研究的浪潮。

1.3.1 国内进展在国内，最早研究人脸检测识别的，当属于中科院计算所跟哈工大的一个联合面像实验室。

该实验室的高文教授，陈熙林教授，山世光教授，直到今天，都一直活跃在人脸识别领域，更可贵的是，在IEEE上面发表了很多paper。

这一点，很值得国内的同行学习。

后来，该实验室，成为上海银晨的研发中心，专门为上海银晨做技术研发和技术支持。

其次是中科院生物识别研究所的李子青教授，以及下属的中科奥森公司。

李子青教授，当年在微软亚洲研究院的时候，就从事人脸识别方面的研究工作。

后来，在中科院组建了专门的人脸识别研究团队。

该研究团队，首先提出了基于近红外的人脸识别技术，并将该项人脸识别技术用于08年北京奥运会。

同时，基于近红外的人脸识别技术，得到了国际上同行业专家的认同和一致肯定。

接着，是清华大学的丁晓青教授。

丁晓青教授在OCR(字符识别)领域，可谓国内第一人。

不过，最近几年转行做人脸识别，也是非常有成就的。

不说别的，就只从FRVT2006（美国国家标准研究所2006年全球人脸识别供应商系统性能测试）的测试结果来看，丁晓青教授的研究团队是唯一一个完成大规模3D人脸识别性能测试的参赛团队。

由此可见，在国内人脸识别领域来说，她们的算法，在3D领域，绝对排名第一。

1.3.2 国外进展国外主要有美国、欧洲国家、日本等著名的科研机构有美国的MIT和CMU，英国的剑桥大学。

在人脸识别领域中，国际上逐步形成了一下几个研究方向：基于几何特征的方法、基于肤色模型的方法、基于模板匹配的方法、基于KL变换的特征脸方法、基于隐马尔可夫模型的方法和神经网络识别的方法等等。

它们可以被归类到基于显式特征和基于隐式特征的两大类方法中。

发展至今，人脸识别的方法越来越多，最有代表的是基于Haar特征的人脸识别方法是其中较为典型的方法，该算法不仅具有较高的检测率，同时也能够满足实时检测的要求。

基于Haar特征的人脸识别方法始于2001年Paul Viola和Michael Jones两者撰写的一篇论文，他们在论文中提出了Haar特征和Adaboost算法，并利用它们进行人脸检测。

但是此方法只能用于检测正面无旋转的人脸。

为此，Rainer Lienhart等人于2002年对此方法进行了扩展, 增加了倾斜特征的定义，此后此方法被扩展到全旋转缩放情况下的人脸检测。

自从以上几位学者运用基于Haar特征和Adaboost算法进行人脸检测取得长足进步之后，基于Haar特征的人脸检测方法备受专家学者的青睐，国内外相关内容的研究成果也是层出不穷。

1.4 本文的主要工作本文是在人脸特征库的基础上做人脸特征提取和识别研究，主要内容分为四章，分别如下：（1）第一章：主要介绍了本文的历史背景，着重介绍了人脸检测技术的研究现状以及国内外研究现状，并明确了本文的工作内容和章节安排。

（2）第二章：主要分析几种主流的人脸识别算法和每种算法的优点和劣势，本文在这里主要介绍了三种即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。

3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。

（3）第三章：本章针对光照不均问题，提出了基于球面谐波基图像的光照补偿算法，用以在任意光照条件下进行人脸识别。

算法份两步进行：光照估计和光照补偿。

（4）第四章：基于几何特征的人脸识别并利用几何特征的方法实现人脸特征识别。

2 人脸识别算法分析主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。