武汉理工大学
硕士学位论文
基于肤色的人脸检测与识别方法的研究
姓名：朱双燕
申请学位级别：硕士
专业：信号与信息处理
指导教师：王虹
20070401
太原科技大学 毕业设计（论文） 设计(论文)题目：基于PCA算法的人脸识别
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期： Ⅰ
学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名：日期：年月日 导师签名：日期：年月日 Ⅰ
1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面： （1）模板匹配 主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较
第27卷 第6期 吉首大学学报(自然科学版)Vol.27 No.6 2006年11月J ournal of J ishou University(Natural Science Edi ti on)Nov.2006 文章编号:1007-2985(2006)06-0069-04 基于肤色模型和特征定位的人脸检测算法 张书真1,2,宋海龙3,杨卫平1 (1.国防科学技术大学ATR国防科技重点实验室,湖南长沙 410073;2.吉首大学物理科学与信息工程学院, 湖南吉首 416000;3.国防科学技术大学理学院数学与系统科学系,湖南长沙 410073)摘 要:针对彩色图像提出一种基于肤色模型和特征定位的检测算法.首先建立一个新的肤色模型(H SI I模型),它对光照亮度具有强鲁棒性.在肤色分割的基础上,利用水平灰度投影估计人眼水平位置,然后结合候选脸区的边缘图像,给出人眼的确定位置,并输出人脸检测结果.实验表明该算法简单、快速、鲁棒性强. 关键词:人脸检测;肤色模型;脸部特征定位;水平灰度投影;边缘检测 中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 人脸检测是模式识别与计算机视觉领域的一项热点课题,它广泛用于人脸识别、智能人机接口、视频会议等.目前,比较常用的人脸检测方法可以概括为基于知识、基于结构特征、基于模板匹配以及基于统计模型的方法[1-2].在彩色图像中,肤色对于人脸检测是一项非常有用的信息,有效地利用肤色信息可以大大减小人脸区域的搜索范围.在肤色分割的基础上,再利用针对灰度图像的方法做进一步检测. 笔者提出一种基于肤色模型和特征定位的人脸检测方法.首先建立一种改进的H SI I颜色空间.实验证明,在该空间建立的肤色模型能够适用于光照亮度变化范围较大条件下的肤色检测.在肤色分割的基础上,对候选脸区进行水平灰度投影,估计出人眼水平位置,然后采用Canny算子提取候选脸区的边缘,再通过加窗方法定位人眼,并最终输出人脸检测结果. 1 肤色分割 1.1色彩空间分析 以色调、饱和度、亮度为三要素表示的HSI色彩,与人对色彩的感知相一致,是适合人类视觉特性的颜色空间[3],由RGB空间转换到HSI空间的变换公式如下: I=1 3 (R+G+B),(1) S=1- 3 R+G+B (RGB)min,(2) H= 若B G, 2 - 若B>G. (3) 其中: =arccos 1 2 [(R-G)+(R-B)] [(R-G)2+(R-B)(G-B)] 1 2 ;(RGB)min指R,G,B这3个分量中最小的分量值. 收稿日期:2006-09-16 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60573028);东南大学移动通信国家重点实验开放基金资助项目(A200503)作者简介:张书真(1977-),女,湖南桑植人,吉首大学物理科学与信息工程学院讲师,硕士生,主要从事模式识别、数字图象处理研究.
三个方面的缺点： 1.识别精度低 2.自然性、不易察觉以及非接触性也致使人脸识别技术在一些特定领域面临环境复杂性。 便于收集的好处也带来了图像清晰度不高，角度不好等问题 3.人脸识别不只是隐私问题信息泄露面临更大安全隐患 人脸识别的一个缺点也在于信息的可靠性及稳定性较弱。 人脸所蕴含的信息量较指纹、虹膜等生物特征相比是比较少的，其变化的复杂性不够。例如，若要两个人的指纹或者虹膜基本相同，大概需要好几十乃至上百个比特(信息量的度量单位)达到完全重合才可以。但如果是人脸的话，十几个比特达到重合就可以了。在全世界，可以找到很多具有相似性的面孔。所以说，人脸的辨别性不是很高，它并没有那么独一无二。 另外，人自身内在的变化以及外在环境的变化都会影响采集时人脸的信息稳定度。相较于之前的人脸识别技术，目前的人脸识别技术有所提高，但是具体应用时还是不能达到完美状态，如今，保守估计，人脸识别技术准确率能达到99%，但没有达到100%。同时，对于双胞胎，由于相似特征太多，人脸识别基本不可能完成。比如在ATM机上使用人脸识别技术，是在使用密码信息的基础上辅助的认证功能。如果脱离了密码输入，完全使用人脸识别技术进行存取款操作，是不太可能的。 例如，2018年7月，美国公民自由联盟（ACLU）对美国国会议员的照片应用了亚马逊算法，该算法确定其中28人是因犯罪而被捕的人。 如果说双胞胎根本不应该用此技术来进行分辨的情况下，如何解决整容带来的无法辨别的问题？在如今整容手段如此先进的情况下？ 其一，应用“人脸识别”技术的视频采集机器设备愈来愈普及化，会否对大家的人身自由权与隐私权产生威协，这个问题如何解决？其二，人工智能的市场应用，会否产生新的岐视与不公平，并对人们具有的社会道德纪律产生挑战？ 例如：一些商业算法在识别肤色较深的人员和女性方面不如识别肤色较浅的男人准确。
1、绪论 人脸识别是通过分析脸部器官的唯一形状和位置来进行身份鉴别。人脸识别是一种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。与其它身份识别方法相比，人脸识别具有直接、友好和方便等特点，因而，人脸识别问题的研究不仅有重要的应用价值，而且在模式识别中具有重要的理论意义，目前人脸识别已成为当前模式识别和人工智能领域的研究热点。本章将简单介绍几种人脸识别技术的研究方法。 关键词：人脸识别 2、人脸识别技术的主要研究方法 目前在国内和国外研究人脸识别的方法有很多，常用的方法有：基于几何特征的人脸识别方法、基于代数特征的人脸识别方法、基于连接机制的人脸识别方法以及基于三维数据的人脸识别方法。人脸识别流程图如图2．1所示： 图2．1人脸识别流程图 3、基于几何特征的人脸识别方法 基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法，由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设：人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性，如形状、肤色、纹理、边缘信息等。基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征，并利用这些特征来定位入脸。这类方法在特定的环境下非常有效且检测速度较高，对人脸姿态、表情、旋转都不敏感。但是由于人脸部件的提取通常都借助于边缘算子，因此，这类方法对图像质量要求较高，对光照和背景等有较高的要求，因为光照、噪音、阴影都极有可能破坏人脸部件的边缘，从而影响算法的有效性。 模板匹配算法首先需要人TN作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板)，然后在检测人脸时，计算输入图像与模板之间的相关值，这个相关值通常都是独立计算脸部轮廓、眼睛、鼻子和嘴各自的匹配程度后得出的综合描述，最后再根据相关值和预先设定的阈值来确定图像中是否存在人脸。基于可变模板的人脸检测算法比固定模板算法检测效果要好很多，但是它仍不能有效地处理人脸尺度、姿态和形状等方面的变化。 基于外观形状的方法并不对输入图像进行复杂的预处理，也不需要人工的对人脸特征进行分析或是抽取模板，而是通过使用特定的方法(如主成分分析方法(PCA)、支持向量机(SVM)、神经网络方法(ANN)等)对大量的人脸和非人脸样本组成的训练集(一般为了保证训练得到的检测器精度，非人脸样本集的容量要为人脸样本集的两倍以上)进行学习，再将学习而成的模板或者说分类器用于人脸检测。因此，这也是j 种自下而上的方法。这种方法的优点是利用强大的机器学习算法快速稳定地实现了很好的检测结果，并且
人脸识别技术是生物识别技术的一种，它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域。从二十世纪六十年代末至今，人脸识别算法技术的发展共经历了如下四个阶段： 1. 基于简单背景的人脸识别 这是人脸识别研究的初级阶段。通常利用人脸器官的局部特征来描述人脸。但由于人脸器官没有显著的边缘且易受到表情的影响，因此它仅限于正面人脸（变形较小）的识别。 2. 基于多姿态/表情的人脸识别 这是人脸识别研究的发展阶段。探索能够在一定程度上适应人脸的姿态和表情变化的识别方法，以满足人脸识别技术在实际应用中的客观需求。 3. 动态跟踪人脸识别 这是人脸识别研究的实用化阶段。通过采集视频序列来获得比静态图像更丰富的信息，达到较好的识别效果，同时适应更广阔的应用需求。 4. 三维人脸识别 为了获得更多的特征信息，直接利用二维人脸图像合成三维人脸模型进行识别，即将成为该领域的一个主要研究方向。 人脸识别技术的研究范围主要包括以下几个方面： 1. 人脸检测：在输入的图像中寻找人脸区域。 2. 人脸的规范化：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。 3. 特征提取：从人脸图像中映射提取一组能反映人脸特征的数值表示样本。 4. 特征匹配：将待识别人脸与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。 人脸识别流程 1图像预处理 1.1 图像去噪 一般来说，自然界中的噪声可以看成是一种随机信号。根据图像获取的途径人脸图像获取 人脸检测 定位人脸区域 预处理 特征抽取 人脸特征 对比识别 结果 人脸特征库
不同，噪声的融入也有多种方式： 1. 图像是直接以数字形式获取的，那么图像数据的获取机制会不可避免地 引入噪声信号； 2. 在图像采集过程中，物体和采集装置的相对运动。或采集装置的抖动， 也会引入噪声，使图像变的模糊不清； 3. 在图像数据的电子传输过程中，也不同程度的引入噪声信号。 这些噪声信号的存在，严重的情况会直接导致整幅图像的不清晰，图象中的景物和背景的混乱。对于用于人脸识别的图像。由于噪声的引入，将不可避免地造成识别率的下降。对图像噪声的消除可以通过两个途径：空间域滤波或频率域滤波。消除噪声的方法很多，对于不同的噪声应该采用不同的除噪方法。主要的方法是：线性滤波、中值滤波、维纳滤波以及小波去噪等。 1.2 增强对比度 为了使人脸在图像中更为突出以便于下一步的特征提取，增强图像对比度是很有必要的。增强对比度有很多种方法，常见的有直方图均衡化和“S ”形变换等方法。 “S ”形变换方法将灰度值处于某一范围（人脸特征范围）内的像素灰度分布差距拉开，从而保证了对比度的提高，但此方法降低了其他灰度值的对比度。而直方图均衡化则是将像素的灰度分布尽量展开在所有可能的灰度取值上，这样的方法同样能使得图像的对比度提高。 将彩色图像转化成灰度图像是人脸识别方法中常见的处理过程，虽然转化过程丢失了一部分色彩信息，但是灰度图像拥有更小的存储空间和更快的计算速度。文献[1]给出了一种能够将RGB 色彩转换成灰度级且适于突出人脸区域对比度的转换模型：()5.0144.0587.0299.0,+?+?+?=b g r y x f ；其中f 代表灰度值，r ,g ,b 分别表示Red,Green,Blue 分量的值。 文献[2]通过将人脸彩色图像从RGB 色彩空间转换到RIQ 色彩空间，得到了更适于频谱分析的特征分量。
基于肤色分割和匹配的人脸识别 1．将RGB空间转换为YCbCr空间： 为了把人脸区域从非人脸区域分割出来，需要使用适合不同肤色和不同光照条件的可 靠的肤色模型。 常用的RGB 表示方法不适合于皮肤模型，在RGB 空间，三基色（r、g、b）不仅代表颜色，还表示了亮度。由于周围环境光照的改变，亮度可能使人脸的检测变得更加复杂， 在皮肤的分割过程中是不可靠的。为利用肤色在色度空间的聚类性，需要把颜色表达式中 的色度信息与亮度信息分开，将R、G、B 转换为色度与亮度分开的色彩表达空间可以达 到这个目的。颜色空间的转换常用的颜色模型主要有：YCrCb、HSV、YIQ等。在本文的实验中选用YCrCb 空间作为肤色分布统计的映射空间，该空间的优点是受亮度变化的影 响较小，而且是两维独立分布，能较好地限制肤色分布区域。 使用函数为：YCBCR = rgb2ycbcr(RGB); 2．将彩色图像转换为灰度图像，实验证明，不同的肤色具有相同的2D模型 G(m,V^2)。灰度值对应属于皮肤区域的可能性，同过设定门限，就可以转换为二值图 像，1,0分别表示皮肤和非皮肤区域。 皮肤颜色在ycbcr色度空间的分布范围为:100<=cb<=127,138<=cr<=170，可以将彩色图像转换为二值图像： f_cb=f(:,:,2); f_cr=f(:,:,3); f = (f_cb>=100) & (f_cb<=127) & (f_cr>=138) &(f_cr<=170) ; figure; imshow(f);
3．转换后不可避免出现了噪声，有背景的噪声影响，以及人的衣服和裤子引起的噪声点，使用开闭运算的方法消除噪声： se=strel('square',3); f=imopen(f,se); f=imclose(f,se); figure(2),imshow(f);
术技测检色肤脸人精品文档 一种基于肤色的复杂背景人脸检测方法 1>.人脸肤色模板提取 复杂背景的彩色图像中,总存在类肤色区域,裸露的非人脸肤色区域以及类肤色区域和肤色区域或者多个肤色区域紧密连接在一起. 单纯使用肤色分割定位，人脸不能排除这些因素的影响，因此，肤色分割通常只是对人脸图像进行粗定位。要确定肤色区域是否为人脸，则需对区域上的其他特征进行验证。在人脸肤色分割图中，眼睛、嘴等特征因其为非肤色区域而被漏掉，而在肤色范围内的其他区域可能与人脸区域相连，这不利于人脸特征验证。特征验证需要一个准确的人脸区域（只包括必要的人脸特征而没有背景等其他干扰）。 2>.肤色块分类 肤色分割可能在人脸区域形成独立块，区域边缘分割也可能将完整面部分割诚若干个小块，因此需要进行肤色块的合并，重新组合属于同一人脸的独立块。同一人连区域中像素点古色在变换Ycbcr空间中对应的矢量值相近，在空间位置上应小于一定距离。根据以上原理提出如下算法：（1）按照块面积从大到小排列各块（忽略面积小于一定阈值的小块）。 (2)寻找每个块的重心（X,Y）；
（3）计算各块间距离的（重心连线减去在各块内部部分的长度）。 （4）从大块开始，将距离小于一定阈值的归位一类。 （5）在没一类中，计算各块重心连线在各块边缘附近的Ycbcr值。 （6）去除面积小于一定阈值的类。 对所有块分类完成后，按各类中肤色块所占区域的大小，建立包含类中所有块的最小矩形，将类中所有块复制到矩形内，后续操作则在该矩形内进行。 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除． 精品文档 基于肤色模型的人脸检测研究 2.1>建立肤色样本 建立肤色模型需要大量包含不同肤色、不同大小人脸的RGB图像。本文从互联网、人脸库和日常的生活照中选用了100副肤色不相同的人脸图像，然后从中裁剪出人脸皮肤区域的一小部分作为肤色的样本。接着将其从RGB色彩空间转换为Ycrcb色彩空间。 经过色彩空间转换之后，人脸图像不可避免地会出现噪声。本文采用滑动窗口为3X3的二维中值滤波来去除噪声，并在速度和效果上都取得了很好的结果。2.2>建立肤色模型 消除噪声后，先用二维高斯分布来描述这种cbcr的色度分布，然后对肤色样本进行训练，以此得到一个分布中心，再根据所观察的香色离该中心的远近来得到一个肤色的相似度。最后利用均值和方差的计算得到高斯分布模型，这就是实验中的肤色模型。 2.3>光照预处理 由于受外界光照坏境的影响，尤其是光源颜色，采集来的彩色图像经常会发生彩色偏移。本文使用彩色均衡方法来消除这种彩色偏移。该方法首先通过图像的R G B三个分量中各自的平均值确定出图像的平均灰度值，然后调整每个像素的R G B值，使得调整后图像的R G B三个分量中各自的平均值都趋于平均灰度值。实验结果表明，消除彩色偏移能有效提高算法的检测率和准确率。 2.4>类肤色检测 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除． 精品文档 本文算法最为关键的一步是人体皮肤区域的检测。检测方法是计算图像像素与肤色模型的相似度，这个值描述了像素与肤色的相似程度。通过计算图像中每个像素与肤色模型的相似度，生成一副类肤色灰度图像。 基于肤色的人脸检测与识别方法的研究 肤色检测技术
基于LBP的人脸识别算法研究 一、应用背景 随着社会的发展以及技术的进步，人们对快速、高效的自动身份验证的要求日益迫切，生物识别技术在科研领域得到了极大的重视和发展。在人与人的接触中，人脸所包含的视觉信息占据了重要地位，它无疑是区分人与人之间差异的最重要特征之一。相对于指纹、虹膜、掌纹、步态、笔迹、声纹等生物特征，利用人脸来识别具有不可比拟的优势：操作隐蔽，特别适用于安全、监控、和抓逃工作；非接触式采集，无侵犯性，容易接受；方便、快捷、强大的实时追踪能力；符合人类识别习惯，交互性强；应用摄像头即可完成图像采集，设备成本较低。人脸识别属于计算机科研领域的一项热门技术，它是一种基于生物特征的识别技术，利用计算机从图像或图像序列中检测出人脸，并判断其身份。 人脸识别目前主要运用在如下三个方面： 第一，刑侦破案方面。例如，公安部门获得案犯的照片之后，可以利用人脸识别技术在存储罪犯照片的数据库中找出最相像的人，即嫌疑犯。 第二，证件验证方面。如身份证、驾驶执照以及其他很多证件上都有照片，现在这些证件多是人工验证的，如果应用人脸识别技术，这项任务就可以交给机器去完成，从而实现自动化智能管理。 第三，人口控制方面。此应用范围很广，例如可以设在楼宇单位或者私人住宅入口的安全检查，也可以是计算机系统或者情报系统等的入口检查。 世界上很多国家都在积极地开展对人脸识别技术的相关研究，不同的研究机构或研究人员按照不同的划分标准，对人脸识别的研究内容的分类不尽相同。在此处按其所研究得具体技术的范围可以大致将人脸识别分为如下四个方面的内容来进行阐述： （1）人脸检测，主要的方法有：基于轮廓（或肤色等）信息人脸检测方法，基于Adaboost 算法人脸检测方法，基于支持向量机（SVM）人脸检测方法以及基于神经网络的人脸检测方法等； （2）人脸特征描述与提取即特征提取，主要方法：基于局部二值模式纹理特征提取方法，基于人脸几何特征的特征提取方法，还有基于主成分特征（PCA）特征提取方法，基于独立元特征的特征提取算法，如Gabor等，还有2D 和3D 形变模型方法等； （3）人脸特征降维，主要方法：线性降维方法如主成分分析PCA和LDA (Linear Discriminate Analysis) 等发展到非线性降维方法如局部线性嵌入(LLE) 、等距嵌入
人脸识别技术的几个主要研究方向 1 引言 计算机人脸识别是指基于已知的人脸样本库,利用计算机分析图像和模式识别技术从静态或动态场景中,识别或验证一个或多个人脸。通常识别处理后可得到的基本信息包括人脸的位置、尺度和姿态信息。利用特征提取技术还可进一步抽取出更多的生物特征(如:种族、性别、年龄..) 。计算机人脸识别是目前一个非常活跃的研究课题，它可以广泛应用于保安系统、罪犯识别以及身份证明等重要场合。虽然人类对于人脸的识别能力很强，能够记住并辨识上千个不同的人脸，可是对于计算机则困难多了，其表现在：人脸表情丰富；人脸随年龄的增长而变化；发型、胡须、眼镜等装饰对人脸造成的影响；人脸所成图像受光照、成像角度以及成像距离等影响。 计算机人脸识别技术是近20年发展起来的，90年代更成为科研热点，仅从1990 年到1999年之间,EI 可检索到的相关文献多达数千篇，关于人脸识别的综述也屡屡可见[1] 。自动人脸识别系统包括两个主要技术环节首先是人脸检测和定位，然后是对人脸进行特征提取和识别（匹配）。本文着重介绍人脸识别技术的各类方法，通过对比指出各类方法的优缺点及今后的发展方向。 2 人脸检测和定位 人脸检测和定位即对于给定的一幅图像检测图像中是否有人脸,若有则确定其在图像中的位置,并从背景中分割出来。这是个极富挑战性的问题，因为人脸是非刚体，且人脸在图像中的大小和方向以及人的肤色和纹理等方面有很大的可变形。人脸检测问题主要有四种：（1）对于给定的一幅人脸图像，将其中的人脸定位并给出其位置；（2）在一幅混乱的单色场景图中检测出所有的人脸；（3）在彩色图像中检测（定位）所有人脸；（4）在某一视频序列中，检测和定位出所有人脸。文献[2]对人脸检测进行了较为详细的综述，指出常用的人脸检测方法有四种：（1）基于知识的方法；（2）基于人脸固定特征的方法；（3）基于模板匹配的方法；（4）基于外貌的方法（Appearance-based methods），在基于模板匹配的方法中所采用的是预先确定的模板，而在基于外貌的方法中其模板的选择是通过对一系列图像的学习而确定的。一般来说，基于外貌的方法依靠统计和学习技术来找出人脸和非人脸图像的相关特征。在该方法中有特征脸法、基于聚类的方法、神经网络方法和支持向量机的方法。CMU库是常用的人脸检测库，主要的算法评定指标为错误接受率（FAR）和错误拒绝率（ARR）。 3 人脸特征提取和识别 目前大部分研究主要是针对二维正面人脸图像，也有基于三维人脸模型的方法，还有一种所谓的混合系统的身份鉴定系统。 3.1 二维正面人脸识别 在对人脸图像进行特征提取和分类之前一般需要做几何归一化和灰度归一化。几何归一化是指根据人脸定位结果将图像中人脸变换到同一位置和同样大
1 引言 在我们生存的这个地球上，居住着近65亿人。每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等少数几个区域组合而成，它们之间的大体位置关系也是固定的，并且每张脸的大小不过七八寸见方。然而，它们居然就形成了那么复杂的模式，即使是面容极其相似的双胞胎，其家人通常也能够非常容易地根据他们面孔上的细微差异将他们区分开来。这使得我们不得不承认这个世界上找不出两张完全相同的人脸!那么，区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么?能否设计出具有与人类一样的人脸识别能力的自动机器?这种自动机 器的人脸识别能力是否能够超越人类自身?对这些问题的分析和解答无疑具有重要的理论 和应用价值，这正是众多从事自动人脸识别研究的研究人员所面临的挑战。 然而，对这些问题的回答并不像看起来那么容易。即使在大量来自模式识别、计算机视觉、神经计算、生理学等领域的研究人员对自动人脸识别艰苦工作40余年之后，这些最基本的科学问题仍然困惑着研究人员。而退一步讲，即使对我们自己，尽管我们每天都在根据面孔区分着亲人、同学、朋友、同事等，大多数人却很难准确地描述出自己到底是如何区分他们的，甚至描述不出自己熟悉的人有什么具体的特征。即使专门从事相关的生理学、心理学、神经科学研究的一些专家，也很难描述清楚人类人脸识别的生理学过程。这意味着基于仿生学的人脸识别研究路线在实践上是难以操作的。当然，飞机的翅膀并不需要像鸟儿的翅膀一样煽动，自动人脸识别的计算模型也未必需要模拟“人脑”。我们也许可以通过另外的途径，例如建立人脸识别的计算模型，这种计算模型可能是基于仿生神经网络的，也可能是纯粹基于统计的，或者是这二者之外的第三只眼睛，并通过构建实用的自动人脸识别系统来验证这些计算模型，从而找出对上述基本科学问题的解答。 本文首先给出了人脸识别的一个一般计算模型，然后简单回顾自动人脸识别的研究历史，接下来阐述人脸识别的研究现状并介绍几种主流的技术方法，简单介绍计算所人脸识别研究组的研究进展，最后对上述哲学层面的问题作了一些简单的探讨。 2 人脸识别发展历史
doi：10.3969/j.issn.1671-1122.2012.07.018 基于肤色特征的人脸检测技术研究 商喜喜1,2，修春波1,2 （1. 天津工业大学电气工程与自动化学院，天津 300387； 2. 天津工业大学电工电能新技术天津市重点实验室，天津 300387） 摘 要：文章提出一种多人脸图像中人脸检测与定位方法，将图像从RGB色彩空间转换到YCrCb 色彩空间中，根据肤色点在CrCb空间中的分布情况进行肤色点检测，并滤除肤色检测后的孤立噪声， 利用势函数方法获得人脸候选区域。然后，根据人脸的结构特征对候选区域进行人脸区域的判别和定位， 最终实现图像中多人脸的检测功能，并通过仿真实验证明了该方法的有效性。 关键词：人脸检测；肤色；势函数；色彩空间 中图分类号：TP393.08 文献标识码：A 文章编号：1671-1122（2012）07-0064-02 Face Detection based on Skin Color SHANG Xi-xi1,2, XIU Chun-bo1,2 ( 1. School of Electrical Engineering and Automation, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300387, China; 2. Key Laboratory of Advanced Electrical Engineering and Energy Technology, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300387, China ) Abstract: A face detection and location method is proposed to ? nd multiple faces in a image. The image is change from RGB color space to YCrCb color space. The skin pixels can be detected according to their distribution in YCrCb color space. And isolated noise point can be ? ltered. The possible face areas can be determined by the potential function method. The face areas can be determined according to the face structural characteristic from the possible face areas. Thus, multiple faces detection can be realized. Simulation results prove it’s valid. Key words: face detection; skin color; potential function; color space 0 引言 人脸检测是模式识别与机器视觉领域的重要研究内容之一[1-3]，是实现人脸自动识别的第一步，在人脸识别、视频会议、智能监控系统以及人机交互和医疗诊断等领域具有重要的应用价值[4-7]。目前，人脸检测的常用方法有基于特征的方法、基于统计的方法、基于知识的方法以及基于模板匹配的人脸检测方法等[8-11]。基于知识的检测方法通常具有较快的检测速度，但不适用于多姿态的人脸检测。基于模板的人脸检测方法稳定性较高，检测结果具有良好的鲁棒性，但计算量较大，检测速度不高。基于特征的方法是在检测区中需找人脸特征，以此来确定人脸的位置，这种方法可处理较大尺度和视角变化的人脸检测问题。但由于光照和噪声的影响，很难存在相对稳定的特征，从而影响了该类方法的应用效果。基于统计的方法通常具有较大的计算量，而且在样本采集以及训练过程中都存在着一定的困难，因此限制了这类方法的使用范围。 本文结合势函数模式识别方法以及肤色检测方法，提出一种新的人脸检测方法，能够较快、较准确地完成多图像的人脸检测功能。 1 肤色检测 首先在给定图像中进行肤色检测。RGB色彩空间是最常见的颜色空间。在RGB空间中，色度信息和亮度信息是混合在一起的，不适合于肤色模型。为了增强肤色分割对光照条件变化的鲁棒性，采用亮度信息和色彩信息相分离的YCrCb色彩空间，利用色度和饱和度信息进行判别。RGB空间到YCrCb色彩空间的转换矩阵为： (1) 收稿时间：2012-05-13 基金项目：天津市自然科学基金资助项目[10JCYBJC07500] 作者简介：商喜喜（1978-），男，河北，硕士研究生，主要研究方向：人脸识别；修春波（1978-），男，黑龙江，副教授，博士，主要研究方向：目标识别与跟踪设计。
人脸识别几种解决方案的对比_人脸识别技术原理介绍 人脸识别概要人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别特点非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有强制性； 非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像； 并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别； 除此之外，还符合视觉特性：以貌识人的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。 人脸识别技术原理分析人脸识别主要分为人脸检测（face detecTIon）、特征提取（feature extracTIon）和人脸识别（face recogniTIon）三个过程。 人脸检测：人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。 特征提取：特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。 不过，由于其所需的特征点不能精确选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。 表征特征利用人脸图像的灰度信息，通过一些算法提取全局或局部特征。其中比较常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先将图像分成若干区域，在每个区域的像素640x960邻域中用中心值作阈值化，将结果看成是二进制数。
人脸识别技术研究背景与方法 1人脸识别技术研究背景 .................................................................................... 错误!未定义书签。 1.1人脸检测技术概述 ................................................................................. 错误!未定义书签。 1.2人脸检测的研究内容 ............................................................................. 错误!未定义书签。 2 人脸检测方法 ................................................................................................... 错误!未定义书签。 2.1基于知识的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 2.2基于特征的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 2.3模板匹配 ................................................................................................. 错误!未定义书签。 2.4基于外观的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 2.5 其他方法 ................................................................................................ 错误!未定义书签。 2.6人脸检测方法评析 ................................................................................. 错误!未定义书签。1人脸识别技术研究背景 在计算机及网络技术高速发展的现代社会中，信息安全显示出前所未有的重要性。身份识别及鉴定是保证系统安全的重要前提，在国家安全、公安、司法、电子商务、电子政务、安全检查、保安监控等应用领域，都需要准确的身份识别及鉴定。目前，个人身份鉴别主要依靠ID卡(如身份证、工作证、智能卡和储蓄卡等)和密码等手段，然而这些手段存在携带不便、容易遗失、由于使用过多或不当而损坏、密码易被遗忘和破解等诸多问题。由于技术的发展，犯罪分子伪造假证件的手段越来越高明，如假身份证、假工作证、假文凭等在现实社会中也不时发生;在信息界，黑客攻击别人的计算机系统，破译计算机口令亦常有之。美国每年在福利发放、信用卡交易、移动电话以及ATM交易方面由于身份诈骗而造成的经济损失高达60亿美元。因此，目前广泛使用的依靠证件、个人识别号码(PIN)、口令等传统方法来确认个人身份的技术面临着严峻的挑战，已不能适应现代科技发展和社会进步的需要。 人们希望有一种更加方便可靠的办法来进行身份鉴别，生物特征识别技术给这一愿望带来了实现的可能。早在古埃及时人们就开始通过人体生物特征的测量(如人脸、人手等)来鉴别人的身份;在刑侦领域，人们也早已使用最有效的人体生物特征之一—指纹来确定罪犯。人们可能会遗忘或丢失他们的卡片或密码，但绝不会遗忘或者丢失自己的生物特征，如人脸、指纹、虹膜、掌纹等。因此基于生物特征识别技术的个人身份识别系统具有更好的安全性、可靠性和有效性，正越来越受到人们的重视，并开始进入人们社会生活的各个领域，迎接新时代的挑战。美国政府在“9.11”事件以后连续签署了三个国家安全法案，要求采用生物识别技术。2003年6月，联合国国际民用航空组织公布了其生物技术的应用规划，将
人脸识别技术的主要研 究方法 The manuscript was revised on the evening of 2021
1、绪论 人脸识别是通过分析脸部器官的唯一形状和位置来进行身份鉴别。人脸识别是一种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。与其它身份识别方法相比，人脸识别具有直接、友好和方便等特点，因而，人脸识别问题的研究不仅有重要的应用价值，而且在模式识别中具有重要的理论意义，目前人脸识别已成为当前模式识别和人工智能领域的研究热点。本章将简单介绍几种人脸识别技术的研究方法。 关键词：人脸识别 2、人脸识别技术的主要研究方法 目前在国内和国外研究人脸识别的方法有很多，常用的方法有：基于几何特征的人脸识别方法、基于代数特征的人脸识别方法、基于连接机制的人脸识别方法以及基于三维数据的人脸识别方法。人脸识别流程图如图2．1所示： 图2．1人脸识别流程图 3、基于几何特征的人脸识别方法 基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法，由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设：人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性，如形状、肤色、纹理、边缘信息等。基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征，并利用这些特征来定位入脸。这类方法在特定的环境下非常有效且检测速度较高，对人脸姿态、表情、旋转都不敏感。但是由于人脸部件的提取通常都借助于边缘算子，因此，这类方法对图像质量要求较高，对光照和背景等有较高的要求，因为光照、噪音、阴影都极有可能破坏人脸部件的边缘，从而影响算法的有效性。 模板匹配算法首先需要人TN作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板)，然后在检测人脸时，计算输入图像与模板之间的相关值，这个相关值通常都是独立计算脸部轮廓、眼睛、鼻子和嘴各自的匹配程度后得出的综合描述，最后再根据相关值和预先设定的阈值来确定图像中是否存在人脸。基于可变模板的人脸检测算法比固定模板算法检测效果要好很多，但是它仍不能有效地处理人脸尺度、姿态和形状等方面的变化。 基于外观形状的方法并不对输入图像进行复杂的预处理，也不需要人工的对人脸特征进行分析或是抽取模板，而是通过使用特定的方法(如主成分分析方法(PCA)、支持向量机(SVM)、神经网络方法(ANN)等)对大量的人脸和非人脸样本组成的训练集(一般为了保证训练得到的检测器精度，非人脸样本集的容量要为人脸样本集的两倍以上)进行学习，再将学习而成的模板或者说分类器用于人脸检测。因此，这也是j种自下而上的方法。这种方法的优点是利用强大的机器学习算法快速稳定地实现了很好的检测结果，并且该方法在复杂背景下，多姿态的人脸图像中也能得到有效的检测结果。但是这种方法通常需要遍历整个图片才能得到检测结果，并且在训练过程中需要大量的人脸与非人脸样本，以及较长的训练时间。近几年来，针对该方法的人脸检测研究相对比较活跃。 4、基于代数特征的人脸识别方法
main close all clear all clc %输入图像名字 img_name=input('请输入图像名字(图像必须为RGB图像，输入0结束)：','s'); %当输入0时结束 while~strcmp(img_name,'0') %进行人脸识别 facedetection(img_name); img_name=input('请输入图像名字(图像必须为RGB图像，输入0结束)：','s'); end facedetection function facedetection(img_name) %读取RGB图像 I=imread(img_name); %转换为灰度图像 gray=rgb2gray(I); %将图像转化为YCbCr颜色空间 YCbCr=rgb2ycbcr(I); %获得图像宽度和高度 heigth=size(gray,1); width=size(gray,2); %根据肤色模型将图像二值化 for i=1:heigth for j=1:width Y=YCbCr(i,j,1); Cb=YCbCr(i,j,2); Cr=YCbCr(i,j,3); if(Y<80) gray(i,j)=0; else if(skin(Y,Cb,Cr)==1) gray(i,j)=255; else gray(i,j)=0; end end end end
%二值图像形态学处理 SE=strel('arbitrary',eye(5)); %gray=bwmorph(gray,'erode'); %imopen先腐蚀再膨胀 gray=imopen(gray,SE); %imclose先膨胀再腐蚀 %gray=imclose(gray,SE); imshow(gray); %取出图片中所有包含白色区域的最小矩形 [L,num]=bwlabel(gray,8); STATS=regionprops(L,'BoundingBox'); %存放经过筛选以后得到的所有矩形块 n=1; result=zeros(n,4); figure,imshow(I); hold on; for i=1:num box=STATS(i).BoundingBox; x=box(1);%矩形坐标x y=box(2);%矩形坐标y w=box(3);%矩形宽度w h=box(4);%矩形高度h %宽度和高度的比例 ratio=h/w; ux=uint8(x); uy=uint8(y); if ux>1 ux=ux-1; end if uy>1 uy=uy-1; end %可能是人脸区域的矩形应满足以下条件： %1、高度和宽度必须都大于20，且矩形面积大于400 %2、高度和宽度比率应该在范围（0.6,2）内 %3、函数findeye返回值为1 if w<20||h<20||w*h<400 continue elseif ratio<2&&ratio>0.6&&findeye(gray,ux,uy,w,h)==1 %记录可能为人脸的矩形区域 result(n,:)=[ux uy w h]; n=n+1; end end