人脸识别技术研究背景与方法1人脸识别技术研究背景 .................................................................................... 错误!未定义书签。

1.1人脸检测技术概述 ................................................................................. 错误!未定义书签。

1.2人脸检测的研究内容 ............................................................................. 错误!未定义书签。

2 人脸检测方法 ................................................................................................... 错误!未定义书签。

2.1基于知识的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。

2.2基于特征的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。

2.3模板匹配 ................................................................................................. 错误!未定义书签。

2.4基于外观的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。

2.5 其他方法 ................................................................................................ 错误!未定义书签。

2.6人脸检测方法评析 ................................................................................. 错误!未定义书签。

1人脸识别技术研究背景在计算机及网络技术高速发展的现代社会中，信息安全显示出前所未有的重要性。

身份识别及鉴定是保证系统安全的重要前提，在国家安全、公安、司法、电子商务、电子政务、安全检查、保安监控等应用领域，都需要准确的身份识别及鉴定。

目前，个人身份鉴别主要依靠ID卡(如身份证、工作证、智能卡和储蓄卡等)和密码等手段，然而这些手段存在携带不便、容易遗失、由于使用过多或不当而损坏、密码易被遗忘和破解等诸多问题。

由于技术的发展，犯罪分子伪造假证件的手段越来越高明，如假身份证、假工作证、假文凭等在现实社会中也不时发生;在信息界，黑客攻击别人的计算机系统，破译计算机口令亦常有之。

美国每年在福利发放、信用卡交易、移动电话以及ATM交易方面由于身份诈骗而造成的经济损失高达60亿美元。

因此，目前广泛使用的依靠证件、个人识别号码(PIN)、口令等传统方法来确认个人身份的技术面临着严峻的挑战，已不能适应现代科技发展和社会进步的需要。

人们希望有一种更加方便可靠的办法来进行身份鉴别，生物特征识别技术给这一愿望带来了实现的可能。

早在古埃及时人们就开始通过人体生物特征的测量(如人脸、人手等)来鉴别人的身份;在刑侦领域，人们也早已使用最有效的人体生物特征之一—指纹来确定罪犯。

人们可能会遗忘或丢失他们的卡片或密码，但绝不会遗忘或者丢失自己的生物特征，如人脸、指纹、虹膜、掌纹等。

因此基于生物特征识别技术的个人身份识别系统具有更好的安全性、可靠性和有效性，正越来越受到人们的重视，并开始进入人们社会生活的各个领域，迎接新时代的挑战。

美国政府在“9.11”事件以后连续签署了三个国家安全法案，要求采用生物识别技术。

2003年6月，联合国国际民用航空组织公布了其生物技术的应用规划，将在个人护照中加入生物特征如指纹、虹膜、人脸特征等，并在入境时进行个人身份确认。

业内专家估计，未来5年，我国也将形成近百亿元的市场。

目前，所有基于生物特征的自动识别系统都有大体相同的工作原理和工作过程。

首先是采集样本，这些样本可以是人脸图像、声音、指纹等;其次是进行特征提取，即提取样本的某些特征，用某种算法为其分配一个特征代码，这一代码被存入数据库。

最后当需要对某人进行身份鉴定时，再用某种特征匹配算法将存入数据库的特征视网膜、手型、声纹以及签名等。

指纹、人脸、人脸温谱、虹膜、视网膜和手型为生理特征，声纹和签名为行为特征。

生物特征的详细分类如图1所示。

图11.1人脸检测技术概述近年来,人脸检测已经吸引了更多科研人员的注意。

任何人脸处理系统的第一步都是检测人脸在图像中的位置。

然而,从一幅图像中检测人脸是一项极具挑战性的任务,因为其尺度、位置、方向和位姿都是变化的,面部表情、遮挡和光照条件也是变化的。

人脸检测(Face Detection) 是指在输入图像中确定所有人脸(如果存在) 的位置、大小和位姿的过程。

人脸检测作为人脸信息处理中的一项关键技术,近年来已成为模式识别与计算机视觉领域内一项受到普遍重视,研究十分活跃的课题。

1.2人脸检测的研究内容人脸检测，可以被看作是两级的识别问题，即图像区域被分为“有人脸”和“无人脸”。

人脸检测技术是少数试图识别（而不是抽象的陈述）那些有大量内在变异之类图像的技术之一。

人脸识别或辨认、人脸定位以及人脸追踪等都与人脸检测密切相关。

人脸定位的目的是确定图像中人脸的位置。

假设一幅图像中只存在一张脸,则面部特征检测的目的是检测特征的存在和位置,如眼睛、鼻子(鼻孔) (眉毛) (嘴) (嘴唇) 耳朵等。

人脸识别或辨认是将输入图像与数据库中的图像比对,如果存在,报告匹配结果。

人脸识别的目的是检验输入图像中的个体的身份,而人脸追踪方法是实时地、连续地估计在图像序列中的人脸的位置和可能的方向。

面部表情识别涉及识别人类的情感状态(高兴、悲伤、厌恶等) 。

很明显,在任何解决上述问题的自动识别系统中,人脸检测是第一步。

现在有许多和人脸检测密切相关的问题，面像定位的目的是在假定输入图像只包含一张脸的前提下确定这个单一的脸的位置。

面部特征检测的目的是在假设图像中只包含一个人脸的前提下发现眼睛、鼻子、鼻孔、眉毛、嘴、嘴唇、耳朵的存在和特征位置。

人脸识别和人脸检测将输入的图像（探测器）和数据库（图库）的数据做对比，如果有匹配，则报告这些匹配。

面像认证的牧师是在输入图像中验证一个人的身份，而面像追踪可以持续不断的估计一个实时图像序列中人脸的位置与定位。

面像表情识别关注的是人类的情感状态识别（开心、伤心、厌烦）。

显然，在任何自动化系统中，人脸检测都是解决以上问题的第一个步骤。

值得一提的是，尽管许多报纸都在使用“人脸检测”，但是所使用的方法和得到的实验结果表明只能在一个图像中定位单一的人脸。

人脸检测还提供了有趣的、有挑战性的基本图案分类和相关学习技巧。

当未加工或过滤的图像输入到图案分类器，它的特征空间维度是非常大的（即规范化教学图像的像素）。

有人脸和无人脸图像都绝对具有多通道分布函数和有效地判定范围，这个判定范围在图像空间通常是非线性的。

为了变得有效，分类器必须能推断适度的训练样本，或者更有效率地处理高维度训练样本。

人脸检测是一项具有挑战性的任务，因为：(1)人脸的大小、位置、方向、姿态(正面、侧面、倾斜)、表情、外观等具有可变性；(2)人脸上可能存在眼镜、胡须等附属物，而且这些附属物的形状、颜色、大小等有很大的可变性；(3)人脸图像获取过程的不确定性，例如，光照强度、光源的数目和方向、拍摄角度、照相机的特性等；(4)人脸可能被其他物体部分遮住。

所以，提出一种能有效地检测到任何情况下的任何人脸的通用方法还不现实。

2 人脸检测方法从一幅图像中检测人脸的方法可以分为以下四种:(1) 基于知识的方法(Knowledge - based Methods) 。

它将典型的人脸形成规则库对人脸进行编码。

通常,通过面部特征之间的关系进行人脸定位。

(2) 特征不变方法(Feature Invariant Approaches) 。

该算法的目的是在姿态、视角或光照条件改变的情况下找到存在的结构特征,然后使用这些特征确定人脸。

(3) 模板匹配方法(Template Matching Methods) 。

存储几种标准的人脸模式,用来分别描述整个人脸和面部特征;计算输入图像和存储的模式间的相互关系并用于检测。

(4) 基于外观的方法(Appearance - based Methods) 。

与模板匹配方法相反,从训练图像集中进行学习从而获得模型(或模板) ,并将这些模型用于检测。

2.1基于知识的方法基于知识的方法是基于规则的人脸检测方法,规则来源于研究者关于人脸的先验知识。

一般比较容易提出简单的规则来描述人脸特征和它们的相互关系,如在一幅图像中出现的人脸,通常具有互相对称的两只眼睛、一个鼻子和一张嘴。

特征之间的相互关系可以通过它们的相对距离和位置来描述。

在输入图像中首先提取面部特征,确定基于编码规则的人脸候选区域。

这种方法存在的问题是很难将人类知识转换为明确定义的规则。

如果规则是详细的(严格的) ,由于不能通过所有的规则检测可能失败;如果规则太概括(通用) ,可能会有较高的错误接收率。

此外,很难将这种方法扩展到在不同的位姿下检测人脸,因为列举所有的情况是一项很困难的工作。

Yang 和Huang 使用分层的基于知识的人脸检测方法,他们的系统由三级规则组成。

在最高级,通过扫描输入图像的窗口和应用每个位置的规则集找到所有可能的人脸候选区。

较高级的规则通常描述人脸看起来像什么,而较低级的规则依赖于面部特征的细节。

多分辨率的分层图像通过平均和二次采样生成,如图2 所示。

编码规则通常在较低的分辨率下确定人脸的候选区,包括人脸的中心部分(图3 中较浅的阴影部分) ,其中有四个基本上相同的灰度单元。

图2 分层图像图3 人脸候选区在人脸的上层周围部分具有相同的灰度。

人脸的中心部分和上层周围的灰度不同。

最低分辨率的(Lever 1) 图像用于搜索人脸的候选区并在后面较精细的分辨率下作进一步处理。

在Lever 2 完成人脸候选区的局部直方图均衡化,并进行边缘检测。