人臉檢測和識別技術的發(fā)展及特點

來源：《綜合布線系統(tǒng)實用技術手冊》吳達金 編著-僅供學習參考更新時間：2015-03-18

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人臉檢測和識別技術的發(fā)展及特點

 人臉識別技術是一種依據(jù)人的面部特征，如統(tǒng)計或幾何特征來自動進行身份鑒別的一種技術，它綜合運用了數(shù)字圖像/視頻處理、模式識別等多種技術。  

（一）人臉檢測和識別技術的發(fā)展歷程

1.可見光人臉識別技術

 可見光人臉識別技術是一種生物識別加智能視頻分析技術，通過視頻采集面部生物特征，在任何可見光和黑暗環(huán)境中與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)分析比對，精確識別合法和黑名單用戶，解決了監(jiān)獄、軍隊、政府、公安、電力等高端用戶室外可見光環(huán)境下精準識別，完全打破世界原有落后的生物技術識別和被動式監(jiān)控安防格局，創(chuàng)造主動式高安全級別的完整意義的主動防范。

 可見光是光譜中人眼可以感知的部分，可見光譜沒有精確的范圍，一般人的眼睛可以感知可見光的波長在400~700nm之間。作為可見人眼感知的光源，也是生活中最常見的光源。因此，傳統(tǒng)的人臉識別技術主要基于可見光圖像的人臉識別，這也是人們最熟悉的人臉識別方式。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統(tǒng)的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別和熱成像人臉識別。

2.多光源人臉識別技術

 在自然界中，除人眼可見的光線外，還存在著紅外，紫外等不可見的光線。

 為了克服可見光因環(huán)境因素而變化的影響，相關企業(yè)做了大量的研究和技術開發(fā)?；诩t外與可見光融合的多光源人臉識別方法是人臉識別技術的一項革命性創(chuàng)新，目的在于消除可見光變化對人臉識別的影響。

可見光圖像受光源影響較大，而單純的紅外圖像可以獨立光源，但對溫度變化比較敏感。實踐證明，紅外與可見光融合的多光源人臉識別方法比任意單一光源的識別更有效。它是一種基于融合紅外與可見光圖像人臉識別方法，對紅外與可見光人臉圖像分別采用主成分分析與線性辨別分析相結合的方法進行特征提取和識別，并利用獲得的識別結果與它們各自的置信度進行決策融合，并確定最終的人臉識別結果。實驗表明，可以有效提高人臉識別性能和對各種應用環(huán)境的適用性。

（二）優(yōu)勢

人臉識別作為一種新興的生物特征識別技術，與虹膜識別、指紋掃描、掌形掃描等技術相比，人臉識別技術在應用方面具有獨到的優(yōu)勢。

 1.自然性

 該識別技術同人類（甚至其他生物）進行個體識別時所利用的生物特征相同。例如臉部識別，人類也是通過觀察比較人臉區(qū)分并確認身份的。另外具有自然性的識別還有語音識別、體形識別等。而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區(qū)別個體。

 2.不易察覺性

 不宜被察覺對于一種識別方法也很重要。這會使該識別方法不令人反感，并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺騙。人臉識別具有這方面的特點，它完全利用可見光獲取人臉圖像信息。而不同于指紋識別或虹膜識別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者近距離采集虹膜圖像。這些特殊的采集方式很容易被人察覺，從而更有可能被偽裝欺騙。這一特點特別適用于逃犯跟蹤系統(tǒng)。

 3.直觀性突出

 人臉識別技術所使用的依據(jù)是人的面部圖像，而人臉無疑是肉眼能夠判別的最直觀的信息源，方便人工確認、審計，“以貌取人”符合人的認知規(guī)律。

 4.識別精確度高，速度快

 與其他生物識別技術相比，人臉識別技術的識別精度處于較高的水平，誤識率、拒認率較低。

5.唯一性

在安全性要求高的應用場合，人臉識別技術要求識別對象必須親臨識別現(xiàn)場，他人難以仿冒。人臉識別技術所獨具的活性判別能力保證了他人無法以非活性的照片、木偶、蠟像來欺騙識別系統(tǒng)。這是指紋等生物特征識別技術所難以做到的。舉例來說，用合法用戶的斷指即可仿冒合法用戶的身份而使識別系統(tǒng)無從察覺。

6.使用通用性設備

人臉識別技術所使用的設備為一般的計算機、攝像機等常規(guī)設備。由于目前計算機、閉路電視監(jiān)控系統(tǒng)等已經(jīng)得到了廣泛的應用，因此對于多數(shù)用戶而言使用人臉識別技術無需添置大量專用設備，從而既保護了用戶的原有投資又擴展了用戶已有設備的功能，滿足了用戶安全防范的需求。

（三）人臉檢測和識別技術的研究范疇

  人臉檢測和識別技術作為一種新興的生物特征識別技術，概括說，它是一種依據(jù)人體面部特征的自動身份鑒別技術。其綜合運用了數(shù)字圖像/視頻處理、模式識別、計算機視覺等多種技術。人臉識別的研究范圍大致可以分為以下幾個方面的內(nèi)容：

 1）人臉檢測（Face Detection）。從各種不同的場景中檢測出人臉的存在并確定其位置。在大多數(shù)的場合中由于場景較復雜，人臉的位置是預先不知道的，因而首先必須確定場景中是否存在人臉，如果存在人臉，再確定圖像中人臉的位置。臉部毛發(fā)、化妝品、光照、噪聲、面部傾斜和人臉大小變化以及各種遮擋等因素會使人臉檢測問題變得更為復雜。人臉檢測的主要目的是在輸入的整幅圖像上尋找人臉區(qū)域，把圖像分割成兩個部分(人臉區(qū)域和非人臉區(qū)域)，從而為后續(xù)處理奠定基礎。

 2）人臉表征（Face Representation）。采取其中表示方式表示檢測出的人臉和數(shù)據(jù)庫中的已知人臉。通常的表示法包括幾何特征（如歐氏距離、曲率、角度） 、代數(shù)特征（如矩陣特征矢量）、固定特征模塊、特征臉、云紋圖等。

 3）人臉辨別（Face Identification）。將已檢測到的待識別的人臉和數(shù)據(jù)庫中的已知人臉進行比較匹配，得出相關信息。這一過程的核心是選擇適當?shù)娜四槺碚鞣绞脚c匹配策略，系統(tǒng)的構造與人臉的表征方式密切相關。通常是選擇全局的方法或者選擇基于特征的方法進行匹配。顯然，基于側面像所選擇的特征和基于正面像的特征是有很大的區(qū)別的。

 4）表情分析（Expression Analysis）。對待識別人臉的表情信息（快樂、悲傷、恐懼、驚奇等）進行分析，并對其加以歸類。

 5）生理分類（Physical Classification）。對待識別人臉的生理特征進行分析，得出其種族、年齡、性別、職業(yè)等相關信息。顯然，完成這一操作需要大量的知識并且通常是非常困難和復雜的。

 目前，對人臉識別的研究工作主要集中在前3個方面。

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