人臉識(shí)別，特指利用分析比較人臉視覺(jué)特征信息進(jìn)行身份鑒別的計(jì)算機(jī)技術(shù)。 [編輯本段]人臉識(shí)別概述 廣義的人臉識(shí)別實(shí)際包括構(gòu)建人臉識(shí)別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù)，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識(shí)別預(yù)處理、身份確認(rèn)以及身份查找等；而狹義的人臉識(shí)別特指通過(guò)人臉進(jìn)行身份確認(rèn)或者身份查找的技術(shù)或系統(tǒng)。
人臉識(shí)別是一項(xiàng)熱門(mén)的計(jì)算機(jī)技術(shù)研究領(lǐng)域，它屬于生物特征識(shí)別技術(shù)，是對(duì)生物體（一般特指人）本身的生物特征來(lái)區(qū)分生物體個(gè)體。生物特征識(shí)別技術(shù)所研究的生物特征包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、視網(wǎng)膜、聲音（語(yǔ)音）、體形、個(gè)人習(xí)慣（例如敲擊鍵盤(pán)的力度和頻率、簽字）等，相應(yīng)的識(shí)別技術(shù)就有人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、掌紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、視網(wǎng)膜識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別（用語(yǔ)音識(shí)別可以進(jìn)行身份識(shí)別，也可以進(jìn)行語(yǔ)音內(nèi)容的識(shí)別，只有前者屬于生物特征識(shí)別技術(shù)）、體形識(shí)別、鍵盤(pán)敲擊識(shí)別、簽字識(shí)別等。 [編輯本段]人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì) 人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于其自然性和不被被測(cè)個(gè)體察覺(jué)的特點(diǎn)。
所謂自然性，是指該識(shí)別方式同人類（甚至其他生物）進(jìn)行個(gè)體識(shí)別時(shí)所利用的生物特征相同。例如人臉識(shí)別，人類也是通過(guò)觀察比較人臉區(qū)分和確認(rèn)身份的，另外具有自然性的識(shí)別還有語(yǔ)音識(shí)別、體形識(shí)別等，而指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等都不具有自然性，因?yàn)槿祟惢蛘咂渌锊⒉煌ㄟ^(guò)此類生物特征區(qū)別個(gè)體。
不被察覺(jué)的特點(diǎn)對(duì)于一種識(shí)別方法也很重要，這會(huì)使該識(shí)別方法不令人反感，并且因?yàn)椴蝗菀滓鹑说淖⒁舛蝗菀妆黄垓_。人臉識(shí)別具有這方面的特點(diǎn)，它完全利用可見(jiàn)光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識(shí)別或者虹膜識(shí)別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易被人察覺(jué)，從而更有可能被偽裝欺騙。 [編輯本段]光線對(duì)人臉識(shí)別的影響 傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)主要是基于可見(jiàn)光圖像的人臉識(shí)別，這也是人們最熟悉的識(shí)別方式，已有30多年的研發(fā)歷史。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(shí)，識(shí)別效果會(huì)急劇下降，無(wú)法滿足實(shí)際系統(tǒng)的需要。解決光照問(wèn)題的方案有三維圖像人臉識(shí)別，和熱成像人臉識(shí)別。但目前這兩種技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟，識(shí)別效果不盡人意。
最近迅速發(fā)展起來(lái)的一種解決方案是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識(shí)別技術(shù)。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了卓越的識(shí)別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過(guò)三維圖像人臉識(shí)別。這項(xiàng)技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識(shí)別技術(shù)逐漸走向?qū)嵱没?br>1、可見(jiàn)光人臉識(shí)別技術(shù)
可見(jiàn)光是光譜中人眼可以感知的部分，可見(jiàn)光譜沒(méi)有精確的范圍，一般人的眼睛可以感知可見(jiàn)光的波長(zhǎng)在400到700納米之間。作為可為人眼感知的光源，也是生活中最常見(jiàn)的光源。因此，傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)主要基于可見(jiàn)光圖像的人臉識(shí)別，這也是人們最熟悉的人臉識(shí)別方式。
為了克服受環(huán)境光照的影響，學(xué)術(shù)界做了大量的研究和技術(shù)開(kāi)發(fā)。對(duì)可見(jiàn)光人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了大量改進(jìn),以減輕環(huán)境光照的影響，目前也取得了一定的進(jìn)步。
2、多光源人臉識(shí)別技術(shù)
在自然界中，除人眼可見(jiàn)的光線外，還存在著紅外、紫外等不可見(jiàn)的光線。
可見(jiàn)光圖像受光源影響較大，而單純的紅外圖像可以獨(dú)立光源，但對(duì)溫度變化比較敏感，而紅外與可見(jiàn)光融合的多光源人臉識(shí)別方法，被證明比任意單一光源的識(shí)別更有效。它是一種基于融合紅外與可見(jiàn)光圖像人臉識(shí)別方法，對(duì)紅外與可見(jiàn)光人臉圖像分別采用PCA與線性辨別分析相結(jié)合的方法進(jìn)行特征提取和識(shí)別，并利用獲得的識(shí)別結(jié)果與它們各自的置信度進(jìn)行決策融合，并確定最終的人臉識(shí)別結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明，可以有效提高人臉識(shí)別性能和對(duì)各種應(yīng)用環(huán)境的適用性。 [編輯本段]人臉識(shí)別的困難 雖然人臉識(shí)別有很多其他識(shí)別無(wú)法比擬的優(yōu)點(diǎn)，但是它本身也存在許多困難。人臉識(shí)別被認(rèn)為是生物特征識(shí)別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域最困難的研究課題之一。人臉識(shí)別的困難主要是人臉作為生物特征的特點(diǎn)所帶來(lái)的。人臉在視覺(jué)上的特點(diǎn)是：
第一，不同個(gè)體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉器官的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點(diǎn)對(duì)于利用人臉進(jìn)行定位是有利的，但是對(duì)于利用人臉區(qū)分人類個(gè)體是不利的；
第二，人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過(guò)臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺(jué)圖像也相差很大，另外，人臉識(shí)別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內(nèi)和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。
在人臉識(shí)別中，第一類的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個(gè)體的標(biāo)準(zhǔn)的，而第二類的變化應(yīng)該消除，因?yàn)樗鼈兛梢源硗粋€(gè)個(gè)體。通常稱第一類變化為類間變化（inter-class difference），而稱第二類變化為類內(nèi)變化（intra-class difference）。對(duì)于人臉，類內(nèi)變化往往大于類間變化，從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個(gè)體變得異常困難。 [編輯本段]人臉識(shí)別的技術(shù)細(xì)節(jié) 一般來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)別系統(tǒng)包括圖像攝取、人臉定位、圖像預(yù)處理、以及人臉識(shí)別（身份確認(rèn)或者身份查找）。系統(tǒng)輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的若干已知身份的人臉圖象或者相應(yīng)的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識(shí)別的人臉的身份。 [編輯本段]人臉識(shí)別的算法種類 基于人臉部件的多特征識(shí)別算法(MMP-PCA recognition algorithms)。
基于人臉特征點(diǎn)的識(shí)別算法（Feature-based recognition algorithms）。
基于整幅人臉圖像的識(shí)別算法（Appearance-based recognition algorithms）。
基于模板的識(shí)別算法（Template-based recognition algorithms）。
利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別的算法（Recognition algorithms using neural network）。
除以上算法外，2005年之后推出的更新算法有：
基于光照估計(jì)模型理論： 提出了基于Gammar灰度矯正的光照預(yù)處理方法,并且在光照估計(jì)模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)行相應(yīng)的光照補(bǔ)償和光照平衡策略。
優(yōu)化的形變統(tǒng)計(jì)校正理論: 基于統(tǒng)計(jì)形變的校正理論，優(yōu)化人臉姿態(tài)；
強(qiáng)化迭代理論：強(qiáng)化迭代理論是對(duì)DLFA人臉檢測(cè)算法的有效擴(kuò)展；
獨(dú)創(chuàng)的實(shí)時(shí)特征識(shí)別理論：該理論側(cè)重于人臉實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的中間值處理，從而可以在識(shí)別速率和識(shí)別效能之間，達(dá)到最佳的匹配效果； [編輯本段]人臉識(shí)別的應(yīng)用 人臉識(shí)別的應(yīng)用主要有：
·公安刑偵破案：通過(guò)查詢目標(biāo)人像數(shù)據(jù)尋找數(shù)據(jù)庫(kù)中是否存在重點(diǎn)人口基本信息。例如在機(jī)場(chǎng)或車站安裝系統(tǒng)以抓捕在逃案犯。
·門(mén)禁系統(tǒng)：受安全保護(hù)的地區(qū)可以通過(guò)人臉識(shí)別辨識(shí)試圖進(jìn)入者的身份。
·攝像監(jiān)視系統(tǒng)：例如在機(jī)場(chǎng)、體育場(chǎng)、超級(jí)市場(chǎng)等公共場(chǎng)所對(duì)人群進(jìn)行監(jiān)視，以達(dá)到身份識(shí)別的目的。例如在機(jī)場(chǎng)安裝監(jiān)視系統(tǒng)以防止恐怖分子登機(jī)。
·網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用：利用人臉識(shí)別輔助信用卡網(wǎng)絡(luò)支付，以防止非信用卡的擁有者使用信用卡等。 [編輯本段]人臉識(shí)別軟件 人臉識(shí)別軟件順應(yīng)當(dāng)前的要求，慢慢走上了歷史的舞臺(tái)。KnowU (基于視頻的人臉識(shí)別系統(tǒng)), 是當(dāng)前不多的人臉識(shí)別軟件中具有代表性的一款，它是由個(gè)人開(kāi)發(fā)編寫(xiě)的，并且隨著版本的升級(jí)，逐漸具有了商業(yè)開(kāi)發(fā)的色彩，在網(wǎng)上已經(jīng)免費(fèi)發(fā)布試用了。 [編輯本段]人臉識(shí)別系統(tǒng) 臉識(shí)別系統(tǒng)以人臉識(shí)別技術(shù)為核心，是一項(xiàng)新興的生物識(shí)別技術(shù)，是當(dāng)今國(guó)際科技領(lǐng)域攻關(guān)的高精尖技術(shù)。人臉因具有不可復(fù)制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受歡迎。人臉識(shí)別系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用：人臉識(shí)別出入管理系統(tǒng)、人臉識(shí)別門(mén)禁考勤系統(tǒng)、 人臉識(shí)別監(jiān)控管理、人臉識(shí)別電腦安全防范、人臉識(shí)別照片搜索、人臉識(shí)別來(lái)防登記等等。
人臉識(shí)別系統(tǒng)的評(píng)價(jià)
人臉識(shí)別系統(tǒng)最重要的是最后一步，即進(jìn)行系統(tǒng)的性能評(píng)價(jià)。和其它模式識(shí)別系統(tǒng)一樣，人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能是很難進(jìn)行評(píng)價(jià)的，在評(píng)價(jià)時(shí)必須注意以下幾點(diǎn)：(1)必須有足夠用于評(píng)價(jià)的大量測(cè)試樣本；(2)樣本圖像應(yīng)與實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)的圖像盡可能相似，而且要有代表性；(3)除了討論系統(tǒng)的錯(cuò)誤接受率外，還應(yīng)該考慮系統(tǒng)的錯(cuò)誤拒絕率。
