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第一章绪论引言术让计算机具有识别人的能力。目前生物特征识别主要包括:指纹识别,掌家庭安全中广泛应用,而是提升到了国家安全的角度,如何利用人体的生物特征迅速判断并确定一个人的身份成为现西南交通大学硕士研究生学位论文第集成芯片近半个世纪的发展,软件工程大规模的应用使得计算机的速度和处理信息的能力已经取得了巨大的进展,但其智能仍然低下,无法和人类进行有效的人机智能交互。可以说让计算机更加聪明是科学家们共同奋斗的目标。无疑,让计算机其有识别能力是使之更聪明的第一步。生物特征识别技纹识别,虹膜识别,姿态识别,入脸识别,表情识别等。自美国录螅矸萑现ぜ际醪唤鼋鍪窃谝写婵睢⒌缱由涛瘛
并在此基础上建立了人脸认知的两大功能模型,他们对熟悉和陌生人脸的识别规律以及图像序列的人脸识别规律也进行了研究。也有从视觉机理角度进并行模式识别方法。更多的学者则从事利用输入图像进行计算机人脸识别的中国科技大学杨光正等提出一种基于镶嵌图的人脸自动识别方法,采用西南交通大学硕士研究生学位论文第⒋车娜嘶换ナ浇锥第一阶段是以为代表,主要研究人脸识别所需要的面部特征,该阶段的识别依赖于人的操作。这些人脸识别方法都需要利用操作员的某些先验知识,仍然摆脱不了人的干预。⒆远侗鸪跫督锥第二阶段主要是采用机器自动识别的手段进行识别,世纪年代以来,随着高速度高性能计算机的出现。人脸识别方法有了重大突破,进入了真正的机器自动识别阶段,人脸识别研究也得到了前所未有的重视。国外有很多大学在此方面取得了很大进展。他们研究涉及的领域很广,其中有从感知和心理学角度探索人类识别人脸机理的,如美国大学的和∽椋饕Q芯咳死喔兄H肆车年砺桑缏вΑ⑿员鹗侗鹩肴脸识别的关系、种族效应等:由大学的淌诤虶大学的教授合作领导的小组,主要是研究人类大脑在人脸认知中的作用,行研究的,如英国大学的小组,主要研究人脸视觉表征方法,他们对空间频率在人脸识别中的作用也进行了分析;荷兰笱У小组,主要研究人类视觉系统的神经生理学机理并在此基础上发展了研究工作。国内关于人脸识别的研究始于世纪年代,主要是在国际上流行方法基础上作了发展性工作。基于知识的三级金字塔结构对人脸进行分割和定位,前两级建立在不同分辨率的镶嵌图基础上,用于对人脸进行基本定位,第三级用一种改进的边缘检测方法进一步检测眼睛和嘴。基于这些器官的匹配就可进行人脸识别。清华大学张长水等对特征脸的方法做了进一步发展,提出来用类间散布矩阵作为产生矩阵,进一步降低了产生矩阵的维数,在保持识别率的情况下大大降低了运算量。他们对多模板的人脸检测问题也进行了研究。南京理工大学杨静宇等主要是采用奇异值分解方法进行人脸识别研究,如用正交小波变换对人脸图像作预处理,得到它在不同频带上的鲎油枷瘢运欠直鹛崛∑嬉熘担缓笥米罱诜椒ń蟹掷啵设计一种适用于多分类结果融合的群体决策算法,并且对分类结果有选择的进行融合。他们还研究了基于最佳鉴别矢量的人脸识别方法,并对神
哈尔滨工业大学高文等提出“一种处理多姿态人脸识别的多候选类加根据输入图像的性质,人脸识别方法分为静止图像的识别方法和图像序西南交通大学硕士研究生学位论文第经网络用于人脸识别也进行了研究。上海交通大学李介谷等则专门研究了人脸斜视图像的集合特征提取与恢复。他们的实验建立了人脸斜视图像的数学模型,并对如何从斜视图像特征中恢复出标准特征做了一定研究,对如何消除识别中斜视的影响,提高识别率有一定的帮助。他们还研究了基于计算机视觉场模型的人脸识别技术。戚飞虎等在单样本正面人脸的识别以及人脸椭圆特征和眼睛特征的提取方面也做了大量研究工作。东南大学何振亚等,采用对称主元分析神经网络,用去冗余和权值正交相结合的方法对人脸进行特征提取和识别。实验表明,该方法所用特征数据量小,特征提取运算最也较小,比较好地实现了大量人脸样本的存储和人脸的快速识别。富煜清等,用基于神经网络的主成分分析法提取人脸的主特征向量,并将之用于人脸识别和恢复。南京邮电大学顾庆寿等提出一种基于自适应神经网络判决树的人脸识别方法,综合利用多种神经网络模型和特征提取算法,并基于此算法开发了一套人脸识别实验系统。权”识别方法,他们对彩***像的人脸跟踪和识别也进行了大量研究。浙江大学章高清等基于特征曲线对人脸进行快速识别。该方法首先对不同姿态和大小的人脸进行定位和归一化,然后在归一化后的图像上建立多重特征曲线,作为对人脸特征的描述,最后利用傅里叶描绘子对特征曲线进行解析提取关键特征,得到人脸的表征向量。采用两个人脸表征向量之间的相似性距离测度来测量两个人脸的相似性。与此同时,中科院自动化所、公安部等单位也进行了入脸识别方面的研究,并取得了一定的成果。但相比之下,国内对人脸识别的