人脸识别研究方法和技术路线

研究方法和技术路线

调查法

调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。

调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。

观察法

观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。

实验法

实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。

文献研究法

文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。

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三维人脸识别技术的研究和发展

作者：马倩

来源：《数字技术与应用》2017年第06期

摘要：现阶段伴随着生理学以及计算机相关技术的不断发展，人脸识别这一全新技术得以问世。作为在诸多领域均存在着应用价值的高新技术，三维人脸识别技术在各领域的安保工作以及数据库相关工作中均存在着较高的应用空间，因此该技术领域的研究以及发展就成为了三维人脸识别系统构建研究的重点内容。且我国各领域之中，对于人脸识别技术的需求空间依旧较为广阔，因此对于该技术的实际革新工作在未来一段时间内都将成为该技术领域的发展方向。现就笔者观点，浅析在我国该技术发展的实际情况以及研究发展。

关键词：三维人脸识别技术；研究发展；应用价值

中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）06-0247-01

近年来，伴随着我国基础设施建设速度的不断加快以及城镇化进程的不断深入，在城市中的流动人口数量正呈现着不断提升的趋势。在这一环境中，车站、机场以及大型商场、光场以及居民区等人口流动较为密集的区域，往往伴随着安全隐患的存在。人口基数的提升也间接导致了犯罪分子潜藏的深入程度，隐藏的公共安全问题也随之浮出水面。在这一环境下，三维人脸识别系统的应用前景便得以体现。该技术领域突破了传统意义上的身份识别工作，为人口密集区域的安全防护工作提供了较大便利性的同时也直接减少了身份识别系统的运行时间以及运作成本。传统的人脸识别系统的运作是基于二维识别技术而营运的，实际识别效果由于受到了外界环境的影响，在实际识别工作中往往容错率较低，且识别的成功率也不高。其本质原因在于三维物体在二维投影下存在着较强的失真，这就促使了三维基础的人脸识别技术成功诞生。本文重点研究了三维人脸识别技术在安防领域的实际应用，讨论了其发展和研究的实际内容。

1 三维人脸识别技术概念性分析

人脸识别技术的研究

1.引言

在信息化飞速发展的今天，计算机的应用领域越来越广，大大减轻了人类的体力劳动和脑力劳动。在对人的计算机自动身份鉴别系统中，指纹、基因、虹膜等方法都为接触式鉴别手段，需要人为的采样，属侵犯式的识别。因人脸识别的非接触式特性现以成为计算机领域的一个研究热点，在国内外引起很高的重视，取得了一系列的成果。在公安、银行、海关等重要部门可以应用人脸识别技术提供方便、高效的检测手段。

虽然人可以毫不费力地识别出人脸及其表情，但要计算机自动准确地识别却困难得多。因为人脸具有相似的结构，在纹理上也比较接近，人脸识别系统只能利用不同人脸之间的细微差别来实现正确识别的任务。同时，同一个人在光照、姿态、表情、人脸大小等不同采样条件下所获得的图像有很大的不同，更不用说发型、年龄、化妆以及饰物的变化了，得到的图像可能是正面的也可能是侧面的，此外噪声和掩遮都使问题变得复杂。可见，人脸识别涉及到图像处理、模式识别、人工智能及生理学等多个学科[1]，使得人脸识别成为一项极富挑战性的课题。

人脸自动识别系统包括三个主要技术环节[2]：首先是图像预处理，由于实际成像系统多少存在不完善的地方以及外界光照条件等因素的影响，在一定程度上增加了图像的噪声，使图像变得模糊、对比度低、区域灰度不平衡等。为了提高图像的质量，保证提取特征的有有效性，进而提高识别系统的识别率，在提取特征之前，有必要对图像进行预处理操作；人脸的检测和定位，即从输入图像中找出人脸及人脸所在的位置，并将人脸从背景中分割出来，对库中所有的人脸图像大小和各器官的位置归一化；最后是对归一化的人脸图像应用人脸识别技术进行特征提取与识别。

2. 人脸识别技术研究的方法

人脸识别的方法大致可以分为基于几何特征、基于代数特征[3]、基于神经网络模型以及基于三维模型等的几大类。

基于几何特征

是在抽取人脸图像上显著特征的相对位置及其参数的基础上进行识别。最早的人脸识别是用手工的方法确定人脸特征点的位置并将其输入计算机中。识别工作的流程大体如下：首先检测出面部特征点，通过测量这些关键点之间的相对距离（欧式距离），得到描述每个脸的特征矢量，比如眼睛、鼻子和嘴的位置和宽度，眉毛的厚度和弯曲程度等，以及这些特征之间的关系，用这些特征来表示人脸。比较未知脸和库中已知脸中的这些特征矢量，来决定最佳匹配[4]。基于小模板匹配的方法属于几何特征识别，是已知一个小模板，在人脸的大图像中进行匹配，如果匹配成功，就可以确定其坐标位置[5]。

人脸识别技术的发展及应用

随着社会的发展，安全问题也日益成为人们关注的焦点。在各种安全保障技术中，人脸识别技术受到越来越多的关注和应用。人脸识别技术是一种将图像处理、计算机视觉和模式识别技术相结合的技术，通过对输入的图像和视频中的人脸进行分析，进行人脸识别、检测、跟踪和识别等相关工作。从最初的只能识别大面积黑白照片到后来的可见光、多视角、3D和细节识别等，人脸识别技术已经经历了一个相当艰难的发展历程，并取得了卓越的成果，目前已经进入了一个全新的发展时期。

一、人脸识别技术的分类

目前，人脸识别技术的分类主要有三种：2D人脸识别、3D人脸识别和多模态人脸识别。

2D人脸识别是最常见和常用的一种人脸识别技术，它通过利用人脸的特征信息，如人脸轮廓、眼睛、鼻子和嘴巴等特征来识别出目标人物。由于二维人脸图像很容易获取，而且计算简单，所以2D人脸识别技术具有较高的实际应用价值。

3D人脸识别与2D人脸识别相比，可以获取更多的人脸几何信息，从而提高识别的准确率。它能够对人脸深度、形状、表面纹理等多种信息进行刻画，也能够适应面部表情和光照变化等情况。然而，3D人脸识别技术需要使用相对较昂贵的设备进行采集，因此，成本仍然是一个问题。

多模态人脸识别技术则是将2D和3D人脸识别技术相结合，采用多种感知模态和算法来进行人脸识别。这种技术可以综合多种人脸信息，如声音、手势等，从而提高识别的准确率和鲁棒性。

二、人脸识别技术的应用

人脸识别技术在安防、金融、互联网和娱乐等领域中有广泛的应用。在安防领域，人脸识别技术可以用来监测和识别不法分子，提高公共安全。在金融领域，人脸识别技术可以用来识别和认证客户的身份，从而防止诈骗和洗钱等违法活动的发生。在互联网领域，人脸识别技术可以用来验证用户的身份和提供更好的个性化服务。在娱乐领域，人脸识别技术可以用来制作特效和人脸融合等有趣的应用。

其中，人脸识别技术最为广泛地应用于公安安防系统。通过将人脸识别技术应用于视频监控系统中，能够通过摄像头获取目标人物的人脸信息，并采用人脸识别算法进行实时识别，从而迅速锁定目标并提高工作效率。此外，随着人脸识别技术的成熟，还可以实现对人脸识别信息的快速建库和检索，成为公安部门重要的辅助手段之一。