人臉識別技術研究背景與方法-全文預覽
【正文】 Methods)用于人臉檢測。從圖像中提取的特征向量可以看作是一個任意的變量x ,此隨機變量通過類條件概率密度函數(shù)p (x| face) 和p (x| non face) 描述人臉和非人臉。模板匹配中的模板是由專家預定義的,與模板匹配中的方法不同,基于外觀方法中的“模板”是從圖像中的樣本學習的。梁路宏等人使用了直接的平均臉模板匹配方法。多分辨率圖像層次形成和邊緣提取使用Lapla2cian 操作符。Miao 等人提出了用于人臉檢測的層次模板匹配方法。在頭輪廓定位以后,用相同的過程以不同的尺度重復定位眼睛、眼眉和嘴唇等特征?；谧畲筇荻茸兓崛≥斎雸D像的線,然后與子模板匹配。Han 等人提出了一種基于形態(tài)學的技術進行眼部分割進而實現(xiàn)人臉檢測的方法。Yow 和Cipolla 提出了一種基于特征的方法。在濾波以后,用形態(tài)學的方法增強具有高亮度、含有某些形狀(如眼睛) 的區(qū)域。基于特征的算法存在的問題是,由于光照、噪聲和遮擋等使圖像特征被嚴重地破壞,人臉的特征邊界被弱化,陰影可能引起很強的邊緣,而這些邊緣可能使得算法難以使用?；谔卣鞯姆椒ú粌H可以從已有的面部特征而且可以從它們的幾何關系進行人臉檢測。在分析了足夠多的人臉圖像樣本基礎上,針對人臉圖像的灰度和邊緣信息,建立了一種較為完備的知識庫。李華勝等人提出通過區(qū)域增長從人臉圖像中分割出人臉,再利用邊緣檢測、Hough 變換、模板匹配和方差投影技術可以快速有效地提取出人臉面部器官,如眼睛、鼻子和嘴巴等特征。用投影方法確定面部特征, I (x ,y) 是m n 圖像中(x , y) 位置的灰度值, 圖像的水平和垂直投影定義為 和。在Lever 2 完成人臉候選區(qū)的局部直方圖均衡化,并進行邊緣檢測。編碼規(guī)則通常在較低的分辨率下確定人臉的候選區(qū),包括人臉的中心部分(圖3 中較淺的陰影部分) ,其中有四個基本上相同的灰度單元。Yang 和Huang 使用分層的基于知識的人臉檢測方法,他們的系統(tǒng)由三級規(guī)則組成。這種方法存在的問題是很難將人類知識轉換為明確定義的規(guī)則?；谥R的方法是基于規(guī)則的人臉檢測方法,規(guī)則來源于研究者關于人臉的先驗知識。存儲幾種標準的人臉模式,用來分別描述整個人臉和面部特征。通常,通過面部特征之間的關系進行人臉定位。人臉檢測是一項具有挑戰(zhàn)性的任務，因為：(1)人臉的大小、位置、方向、姿態(tài)(正面、側面、傾斜)、表情、外觀等具有可變性；(2)人臉上可能存在眼鏡、胡須等附屬物，而且這些附屬物的形狀、顏色、大小等有很大的可變性；(3)人臉圖像獲取過程的不確定性，例如，光照強度、光源的數(shù)目和方向、拍攝角度、照相機的特性等；(4)人臉可能被其他物體部分遮住。人臉檢測還提供了有趣的、有挑戰(zhàn)性的基本圖案分類和相關學習技巧。面像認證的牧師是在輸入圖像中驗證一個人的身份，而面像追蹤可以持續(xù)不斷的估計一個實時圖像序列中人臉的位置與定位。很明顯,在任何解決上述問題的自動識別系統(tǒng)中,人臉檢測是第一步。假設一幅圖像中只存在一張臉,則面部特征檢測的目的是檢測特征的存在和位置,如眼睛、鼻子(鼻孔) (眉毛) (嘴) (嘴唇) 耳朵等。人臉檢測，可以被看作是兩級的識別問題，即圖像區(qū)域被分為“有人臉”和“無人臉”。任何人臉處理系統(tǒng)的第一步都是檢測人臉在圖像中的位置。目前，研究比較深入，應用比較廣泛的生物識別技術有:指紋、人臉、人臉溫譜、虹膜、視網(wǎng)膜、手型、聲紋以及簽名等。最后當需要對某人進行身份鑒定時，再用某種特征匹配算法將存入數(shù)據(jù)庫的特征代碼與被識別人的特征相匹配，從而查明其身份。業(yè)內專家估計，未來5年，我國也將形成近百億元的市場。人們可能會遺忘或丟失他們的卡片或密碼，但絕不會遺忘或者丟失自己的生物特征，如人臉、指紋、虹膜、掌紋等。因此，目前廣泛使用的依靠證件、個人識別號碼(PIN)、口令等傳統(tǒng)方法來確認個人身份的技術面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)，已不能適應現(xiàn)代科技發(fā)展和社會進步的需要。目前，個人身份鑒別主要依靠ID卡(如身份證、工作證、智能卡和儲蓄卡等)和密碼等手段，然而這些手段存在攜帶不便、容易遺失、由于使用過多或不當而損壞、密碼易被遺忘和破解等諸多問題。身份識別及鑒定是保證系統(tǒng)安全的重要前提，在國家安全、公安、司法、電子商務、電子政務、安全檢查、保安監(jiān)控等應用領域，都需要準確的身份識別及鑒定。美國每年在福利發(fā)放、信用卡交易、移動電話以及ATM交易方面由于身份詐騙而造成的經(jīng)濟損失高達60億美元。在刑偵領域，人們也早已使用最有效的人體生物特征之一—指紋來確定罪犯。2003年6月，聯(lián)合國國際民用航空組織公布了其生物技術的應用規(guī)劃，將在個人護照中加入生物特征如指紋、虹膜、人臉特征等，并在入境時進行個人身份確認。其次是進行特征提取，即提取樣本的某些特征，用某種算法為其分配一個特征代碼，這一代碼被存入數(shù)據(jù)庫。從理論上說，任何人體的生理或行為特征，只要滿足一定要求，如普遍性、唯一性、穩(wěn)定性、取樣方便性、用戶可接受性、樣本防偽性、計算復雜性等條件，都可以用來作為識別個人身份的特征生物特征識別技術可分為基于生理特征的生物識別技術和基于行為特征的生物識別技術
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