人脸识别算法综述

关于人脸识别的一些算法

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人脸识剔算法综述延秀娟陈永锋西安建筑科技大学基金项目：西北工业大学种子基金项目 (0 77, 204)西安科技大学培育基金 (0 7 9 20 3 )[摘要]本文通过工业界世界级人脸测试，说明人脸识别发

性近似既解决了 P A等传统线性方法难以保持原始数据非线性 C流形的缺点 .又解决了非线性方法难以获得新样本点低维投影的缺点。 5主成分分析 (C P A)

P A模式识别领域一种重要的方法 .现在已被广泛地应用于 C人脸识别算法中基于 P A人脸识别系统在应用中面临着一个重 C要障碍：增量学习问题。增量 P A算法由新增样本重构最为重要 CPCS,

展现状，分别从二维、三维角度，阐述了人脸识别算法现状，并对人脸识别算法发展趋势予以说明

但该方法随着样本的增加，需要不断舍弃一些不重要 D, C

以维持子空间维数不变因而该方法精度稍差。三维识别算法

[关键词]人脸识别二维识别算法一

6其他方法

弹性匹配方法、特征脸法 (基于 K变换 ) L、人工

、

引言

神经网络法、支持向量机法、基于积分图像特征法 (d b o t a a o s学

1人脸识别概述。人脸识别由于可接受性好在生物识别领习 )基于概率模型法。、 域得到较快的发展人脸识别的研究范围广义上来讲大致包括以下五个方面的内容人脸定位和检测、脸表征 (脸特征抽取 )人人、 人脸鉴别、表情/姿态分析、生理分类五方面内容。 2人脸识别现状。目前有世界级的人脸检测算法测试项目

三、三维人脸识别算法综二维人脸识别方法的最大不足是在面临姿态、光照条件不同、

表情变化以及脸部化妆等方面较为脆弱识别的准确度受到很大限制，而这些都是人脸在自然状态下会随时表现出来的。三维人

它的结论完全可以揭示人脸识别现状。最早是 1 9年，美国国脸识别可以极大的提高识别精度， 3 9真正的三维人脸识别是利用深

防部高级研究项目署和美国陆军研究实验室 F R T项目组建度图像进行研究，自 9年代初期开始已经

有了一定的进展。三 EE 0立了 F R T人脸数据库 用于评价人脸识别算法的性能。针对维人脸识别方法有 EE工业界的是在 2 0年 F V 2 0对成熟的全自动人脸识别系 02 R T0 2

1基于图像特征的方法采取了从 3结构中分离出姿态的算 D法。首先匹配人脸整体的尺寸轮廓和三维空间方向：然后在保

统进行独立的技术评价 .提供评价人脸识别系统满足大规模、

真实世界应用能力的性能度量。F V 2 0是第一次将静态人持姿态固定的情况下去作脸部不同特征点 (些特征点是人工 R T0 6这脸识别、虹膜识别与 3D人脸识别放在一起进行测试 .与的鉴别出来 )局部匹配。 的 FV 20 R T 0 2相比静态人脸识别与 3 D人脸识别算法结合的锚误率下降了一个数量级 F V 2 0是第一次将机器识别效果与人 R T06

2基于模型可变参数的方法使用将通用人脸模型的 3变形 D

和基于距离映射的矩阵迭代最小相结合，去恢复头部姿态和 3人 D

的识别能力进行比较，结果发现 在不同的光照环境下给定脸。随着模型形变的关联关系的改变不断更新姿态参数重复此一

个低的虚警率七个自动人脸识别算法的性能相当于或优于人过程直到最小化尺度达到要求。基于模型可变参数的方法与基于

的识别能力，若不指定虚警率则七个算法中的三个算法的陛能图像特征的方法的最大区别在于后者在人脸姿态每变化一次

相当于或优于人的识别能力。 二、二维人脸识别算法综述目前的人脸识别方法主要集中在二维图像方面，二维人脸识

后 .要重新搜索特征点的坐标而前者只需调整 3形模型的需 D变参数。

四、人脸识别算法发展趋势二维与三维人脸识别相结合，多种模式的识别使用可以有

别主要利用分布在人脸上从低至高 8个节点或标点通过测量眼 I 0要有

睛、颧骨、下巴等之间的间距来进行身份认证。人脸识别算法主效地提高人脸识别精确度二维识别算法逐步应用于三维人脸识别：人脸识别算法要能克服：姿势、表情的变化佩戴眼

睛、珠 1基于模板匹配的方法：板分为二维模板和三维模板，心宝和其它一些因素及光线等因素影响识别算法应该需要更少的模核思想利用人的脸部特征规律建立一个立体可调的模型框架，定计算量。在 位出人的脸部位置后用模型框架定位和调整人的脸部特征部位参考文献：

解决人脸识别过程中的观察角度、遮挡和表情变化等因素影响。 2基于奇异值特征方法图像的本质属性可以利用它来进行分类识别。

[] 7段

锦

周春光

刘小华：维人脸识别研究进展 f .三 J小型 j

人脸图像矩阵的奇异值特征反映了微型计算机系统，0 4 2 ()8 6 9 2 0,55: 8~8 0邢书宝：电子商务环境下生物特征识别技术综述 .商场现《

3子空间分析法因其具有描述性强 .计算代价小、易实现代化》 0 8第 9, 1 6,2 0年期 P 4及可分性好等特点被广泛地应用于人脸特征提取，成为了当前人脸识别的主流方法之~ . .[ P T A A K Iln fWn S edPoi n Buhe&& - 5 A B .fec o i s e r l d o n sPrm ] nu e d p f e& g se es o t e o wi E t n in f V l r be Z n s u i Di e s n o T xc t r n h D wn n d x e s o un& l o e D r￣ s ri f o i o e n p o

4局部保持 …… 此处隐藏：553字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……