人脸识别技术原理的几点介绍.docx

文档介绍：人脸识别技术原理的几点介绍
 
   
 
 
 
 
 
 
 
     
 
 
 
 
 
　　人脸识别技术特指利用分析比较的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
　　
　　人脸识别技术实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
　　
　　人脸识别技术原理：
　　
　　人脸识别技术包含三个部分：
　　
　　1、人脸检测
　　
　　面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
　　
　　①参考模板法
　　
　　首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。
　　
　　②人脸规则法
　　
　　由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸。
　　
　　③样品学****法
　　
　　这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学****产生分类器。
　　
　　④肤色模型法
　　
　　这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
　　
　　⑤特征子脸法
　　
　　这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。
　　
　　值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
　　
　　2、人脸跟踪
　　
　　面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
　　
　　3、人脸比对
　　
　　面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出zui佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
　　
　　①特征向量法
　　
　　该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
　　
　　②面纹模板法
　　
　　该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此