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人臉識別技術

  人臉識別技術是基于人的臉部特征,對輸入的人臉圖象或者視頻流 首先判斷其是否存在人臉 , 如果存在人臉,則進一步的給出每個臉的
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  人臉識別技術是基于人的臉部特征,對輸入的人臉圖象或者視頻流 . 首先判斷其是否存在人臉 , 如果存在人臉,則進一步的給出每個臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息。并依據這些信息,進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特征,并將其與已知的人臉進行對比,從而識別每個人臉的身份。

  廣義的人臉識別實際包括構建人臉識別系統(tǒng)的一系列相關技術,包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查找等;而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術或系統(tǒng)。

  生物特征識別技術所研究的生物特征包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、視網膜、聲音(語音)、體形、個人習慣(例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字)等,相應的識別技術就有人臉識別、指紋識別、掌紋識別、虹膜識別、視網膜識別、語音識別(用語音識別可以進行身份識別,也可以進行語音內容的識別,只有前者屬于生物特征識別技術)、體形識別、鍵盤敲擊識別、簽字識別等。

  人臉識別內容

  人臉識別技術包含三個部分:

  (1)人臉檢測

  面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像,并分離出這種面像。一般有下列幾種方法:

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  首先設計一個或數個標準人臉的模板,然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度,并通過閾值來判斷是否存在人臉;

 ?、谌四樢?guī)則法

  由于人臉具有一定的結構分布特征,所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉;

 ?、蹣悠穼W習法

  這種方法即采用模式識別中人工神經網絡的方法,即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器;

  ④膚色模型法

  這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。

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  這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間,并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

  值得提出的是,上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。

  (2)人臉跟蹤

  面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態(tài)目標跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結合的方法。此外,利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。

  (3)人臉比對

  面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說,將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對,并找出最佳的匹配對象。所以,面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法:

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  該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性,然后再計算出它們的幾何特征量,而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。

 ?、诿婕y模板法

  該方法是在庫中存貯若干標準面像模板或面像器官模板,在進行比對時,將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關量度量進行匹配。此外,還有采用模式識別的自相關網絡或特征與模板相結合的方法。

  人臉識別技術的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經識別算法。”這種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與數據庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。

  人臉的識別過程

  一般分三步:

  (1)首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件,并將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼貯存起來。

  (2)獲取當前的人體面像。即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像,或取照片輸入,并將當前的面像文件生成面紋編碼。

  (3)用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的“面紋編碼”方式是根據人臉臉部的本質特征和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化,具有強大的可靠性,從而使它可以從百萬人中精確地辯認出某個人。人臉的識別過程,利用普通的圖像處理設備就能自動、連續(xù)、實時地完成。

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