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篇一：人脸识别技术的主要研究方法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)，思想汇报专题然后在检测人脸时，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。
人脸识别技术的误识别问题及解决方案近年来，随着科技的不断进步，人脸识别技术逐渐成为了现实生活中的一部分。
无论是手机解锁、刷脸支付还是安全监控，人脸识别技术都发挥着重要的作用。
然而，尽管这项技术带来了许多便利，但误识别问题也随之而来，给人们的生活带来了一定的困扰。
首先，人脸识别技术的误识别问题主要源于两个方面：技术本身的不完善和数据采集不准确。
在技术层面上，人脸识别技术仍然存在一定的局限性。
例如，面部表情、光线条件、角度变化等因素都可能导致识别结果的不准确。
此外，由于数据采集的不准确，人脸识别系统中的训练样本可能存在偏差，导致误识别的发生。
针对人脸识别技术的误识别问题，我们可以从多个角度来寻求解决方案。
首先，技术的改进是解决误识别问题的重要途径之一。
研究人员可以通过改进算法，提高人脸识别技术的准确性和鲁棒性。
例如，引入深度学习等先进技术，可以更好地捕捉和分析人脸的特征，从而提高识别的准确率。
其次，完善数据采集是解决误识别问题的关键。
在构建人脸识别系统时，应尽可能采集大量的真实样本，并确保这些样本能够充分涵盖不同人种、性别、年龄等因素。
同时，还要注意避免样本的偏差，尽量保证数据的全面性和准确性。
此外，加强对数据的保护和隐私的保护也是至关重要的，以防止个人信息被滥用。
除了技术和数据层面的改进，还可以通过建立相关的法律法规和监管机制来规范人脸识别技术的应用。
例如，加强对人脸识别技术的隐私保护监管，明确规定人脸识别技术的使用范围和条件，以防止滥用和误用。
此外，还可以建立人脸识别技术的评估和认证机制，对人脸识别系统进行严格的测试和审核，确保其准确性和可靠性。
另外，公众的教育和意识提高也是解决误识别问题的重要环节。
人们应该了解人脸识别技术的原理和局限性，避免对其过度依赖。
在使用人脸识别技术时，应保持警惕，注意核实识别结果的准确性。
同时，政府和相关机构也应加强对公众的科技教育，提高大众对人脸识别技术的认知水平。
人脸识别技术是一种基于人脸图像或者视频进行身份认证的技术。
随着人工智能技术的不断进步和普及，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用，但其准确率和鲁棒性仍然是需要不断提高的。
首先，提高人脸识别技术的准确率是关键。
准确率的提升可以从多个方面入手。
首先，需要提高人脸图像的质量。
光线条件、角度、遮挡等因素都会影响人脸图像的质量，从而降低识别的准确率。
因此，在采集人脸图像时，可以通过增加光源、采用多角度采集等方式来提高图像的质量。
其次，需要改善人脸特征提取算法。
人脸特征提取是人脸识别的核心步骤，准确的特征提取能够提高识别的准确率。
现有的人脸特征提取算法，如LBP、PCA等，已经取得了一定的成果。
但在实际应用中，仍然存在一些问题，比如对于不同光照条件下的人脸，特征提取算法的效果不稳定。
因此，可以采用深度学习的方法，通过训练大量的人脸图像数据，提取更准确的人脸特征。
此外，还可以结合其他信息，例如红外图像、热成像图像等，与可见光图像进行融合。
这样可以综合利用多种信息，提高人脸识别的准确率。
同时，还可以使用多模态特征提取算法，例如融合人脸特征和声纹特征进行识别，进一步提高人脸识别的准确性。
除了提高准确率，提升人脸识别技术的鲁棒性也是很重要的。
鲁棒性是指人脸识别技术对光照、姿态、遮挡等因素的抵抗能力。
鲁棒性的提升可以从以下几个方面入手。
首先，对于光照变化，可以采用图像增强技术来提高图像的亮度和对比度，以便更好地提取人脸特征。
同时，可以使用多尺度的人脸特征提取算法，以适应不同光照条件下的人脸图像。
其次，对于姿态变化，可以采用三维人脸建模的方法，通过对人脸的三维形状进行建模，提取更准确的人脸特征。
另外，还可以采用多角度训练的方法，通过训练多个不同角度的人脸图像，提高人脸识别在不同姿态下的准确率。
最后，对于遮挡问题，可以采用背景建模的方法，通过对背景进行建模，从而识别出人脸的位置，提高遮挡物下的人脸识别准确率。
同时，还可以采用特征选择的方法，选择对遮挡物不敏感的人脸特征，提高人脸识别的鲁棒性。
如何处理人脸识别技术中的皮肤问题人脸识别技术在现代社会中得到了广泛的应用，它已经成为了我们生活中的一部分。
然而，尽管人脸识别技术的发展给我们带来了许多便利，但它也存在一些问题，其中之一就是皮肤问题。
本文将探讨如何处理人脸识别技术中的皮肤问题，并提出一些解决方案。
首先，我们来了解一下人脸识别技术中的皮肤问题是什么。
人脸识别技术通过对人脸图像进行分析和比对，来识别出一个人的身份。
然而，这种技术在处理皮肤问题时可能会出现一些困难。
例如，人脸识别技术对于皮肤颜色较暗或者过亮的人可能会出现误识别的情况。
这是因为人脸识别技术通常是基于对图像中的亮度和颜色进行分析的，而皮肤的颜色变化可能会导致识别的不准确。
那么，如何处理这个问题呢？一种解决方案是改进人脸识别算法。
通过对算法进行优化和改进，可以提高人脸识别技术对于皮肤问题的处理能力。
例如，可以引入更多的训练数据，包括各种肤色的人脸图像，以提高算法对于不同肤色的人脸的识别准确率。
此外，还可以采用更高级的图像处理技术，例如色彩空间转换和自适应阈值处理等，来改善对于皮肤颜色变化的处理效果。
另一种解决方案是通过调整设备的参数来处理皮肤问题。
人脸识别技术通常是通过摄像头采集人脸图像的，因此调整摄像头的参数可能会对皮肤问题产生影响。
例如，可以调整摄像头的曝光时间和增益等参数，以适应不同肤色的人脸图像的采集。
此外，还可以采用更高分辨率的摄像头，以提高对于皮肤细节的捕捉能力，从而减少皮肤问题的出现。
除了改进算法和调整设备参数，还可以通过其他方式来处理人脸识别技术中的皮肤问题。
例如，可以采用多模态的人脸识别技术，结合其他生物特征，如指纹、声音等，来提高识别的准确性。
此外，还可以采用动态人脸识别技术，通过对人脸图像的动态变化进行分析，来降低皮肤问题的出现。
这些方法可以从不同的角度来处理皮肤问题，提高人脸识别技术的准确性和稳定性。
总之，人脸识别技术在处理皮肤问题时可能会出现一些困难，但我们可以通过改进算法、调整设备参数和采用其他处理方法来解决这个问题。
如何处理人脸识别技术中的模糊问题人脸识别技术是近年来快速发展的一项技术，它可以通过分析人脸特征，识别和辨认不同的个体。
然而，在实际应用中，人脸识别技术也面临着一些挑战，其中之一就是模糊问题。
本文将探讨如何处理人脸识别技术中的模糊问题，并提出一些解决方案。
首先，我们需要了解什么是人脸识别技术中的模糊问题。
模糊问题指的是在采集人脸图像时，由于光线条件、摄像头质量或者其他因素的影响，导致图像中的人脸部分不够清晰和明确。
这种模糊的图像会给人脸识别算法带来挑战，降低其准确性和可靠性。
为了处理人脸识别技术中的模糊问题，我们可以从以下几个方面入手。
首先，改进图像采集设备的质量和性能。
优质的摄像头可以提供更高分辨率和更清晰的图像，从而减少模糊问题的发生。
此外，还可以采用一些图像增强算法，如去噪、增加对比度等，来提高图像的清晰度。
其次，可以通过改进人脸识别算法来处理模糊问题。
传统的人脸识别算法通常依赖于清晰的人脸图像，但在模糊情况下，它们的效果会大打折扣。
因此，我们可以探索一些新的算法，如基于深度学习的人脸识别算法。
这些算法可以通过学习大量的训练数据，提取更具代表性的特征，并在模糊图像中更准确地识别人脸。
此外，还可以考虑引入其他信息来辅助人脸识别技术。
例如，可以结合人脸识别和声纹识别技术，通过分析声音特征来提高识别的准确性。
另外，还可以利用其他传感器，如红外传感器或热成像传感器，来获取更多的人脸特征信息，从而弥补图像模糊带来的问题。
除了改进技术手段，我们还可以从管理和应用层面来处理人脸识别技术中的模糊问题。
首先，可以加强对人脸图像采集环境的控制，提供更好的光线条件和拍摄角度，以减少模糊图像的产生。
其次，可以设置适当的阈值和容错率，以允许一定程度的模糊，从而提高人脸识别系统的鲁棒性。
此外，还可以通过多模态融合的方式来处理模糊问题。
多模态融合指的是将多种不同的生物特征信息进行融合，从而提高识别的准确性和可靠性。
例如，可以将人脸识别与指纹识别、虹膜识别等技术相结合，以降低模糊图像对人脸识别的影响。
人脸识别系统的误识别问题分析与解决方法近年来，随着科技的迅猛发展，人脸识别技术被广泛应用于各个领域，如安防监控、人脸支付等。
然而，人脸识别系统的误识别问题也随之而来，给人们的生活带来了一定的困扰。
本文将对人脸识别系统的误识别问题进行分析，并提出一些解决方法。
首先，我们来看一下人脸识别系统误识别的原因。
人脸识别系统主要通过比对输入的人脸图像与数据库中的人脸特征进行匹配来完成识别。
然而，由于人脸特征的多样性和复杂性，系统在进行匹配时容易出现误识别。
例如，当人脸图像中存在遮挡、光照不均或者表情变化等情况时，系统可能无法准确地提取到有效的人脸特征，从而导致误识别的发生。
其次，我们需要了解误识别问题给人们生活带来的影响。
在安防监控领域，误识别可能导致对陌生人的误报，给警方带来不必要的麻烦；在人脸支付领域，误识别可能导致非法使用他人账户进行消费，给用户的财产安全带来威胁。
因此，解决人脸识别系统的误识别问题对于保障社会安全和用户权益至关重要。
针对人脸识别系统的误识别问题，我们可以从以下几个方面进行解决。
一是提高人脸图像的质量。
人脸图像的质量直接影响到人脸识别系统的准确性。
因此，我们可以通过优化摄像头的参数设置，提高图像的清晰度和对比度，减少光照不均的影响。
此外，还可以通过使用多个摄像头进行拍摄，以增加图像的角度和视角，提高系统的识别率。
二是改进人脸特征提取算法。
人脸特征提取算法是人脸识别系统的核心部分，直接决定了系统的准确性。
目前，常用的人脸特征提取算法包括主成分分析法（PCA）、线性判别分析法（LDA）等。
针对误识别问题，我们可以通过改进算法的参数设置，优化特征提取过程，提高系统的鲁棒性和准确性。
三是引入深度学习技术。
深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的突破，可以有效地提高人脸识别系统的准确性。
通过构建深度神经网络模型，系统可以自动学习和提取图像中的特征，从而减少误识别的发生。
此外，深度学习技术还可以应用于人脸图像的增强和去噪，提高图像的质量，进一步提高系统的准确性。
人脸识别技术原理及解决方案1.人脸采集：首先需要对人脸图像进行采集。
常见的采集方式包括摄像头、红外相机等，可以采集2D或3D人脸图像。
采集到的图像将作为后续分析和比对的基础。
2. 人脸检测：通过算法对采集到的图像中的人脸进行检测和定位。
常见的检测算法包括Viola-Jones算法、卷积神经网络等。
这一步骤的目的是将图像中的人脸与其他特征进行分离，为后续的分析和识别提供准确的数据。
3.人脸特征提取：通过算法将检测到的人脸图像中的特征提取出来，用于后续的比对和识别。
常见的特征提取算法包括主成分分析法（PCA）、线性判别分析法（LDA）等。
特征提取的目的是将人脸图像转化为一组可比较的数值特征。
4.人脸特征比对：将提取出的人脸特征与数据库中的已知人脸特征进行比对，以确定身份。
比对算法通常使用欧氏距离、余弦相似度等指标进行计算。
比对结果可以得出两个人脸特征之间的相似度。
1.算法优化：针对采集、检测、特征提取和比对等过程，需要不断优化算法，提高识别准确性和速度。
例如，采用深度学习网络提取特征、改进检测算法等。
2.设备硬件：人脸识别技术对设备硬件要求较高，需要具备高分辨率的摄像头、快速处理器等。
因此，解决方案需要选择合适的硬件设备，以保证系统的稳定性和性能。
3.数据库管理：人脸识别技术需要建立人脸图像数据库，用于比对和识别。
数据库的管理涉及图像存储、索引建立、数据更新等问题。
解决方案需要提供高效的数据库管理方法，保证数据的可靠性、实时性和安全性。
4.环境适应：人脸识别技术需要适应不同的环境和应用场景。
例如，对于光线昏暗或异常的情况，需要采用强光补偿、低照度增强等技术来提高识别效果。
解决方案需要根据具体需求，选择合适的环境适应方案。
5.隐私保护：人脸识别技术在应用过程中需要注意隐私保护的问题。
解决方案需要对人脸图像进行加密、存储和传输的安全处理，确保用户个人隐私得到有效保护。
综上所述，人脸识别技术的原理包括人脸采集、检测、特征提取和比对等过程。
人脸识别技术的趋势与应用随着互联网的普及和技术的不断发展，人脸识别技术成为了一种非常流行的技术，应用范围也越来越广泛。
本文将探讨人脸识别技术的趋势和应用，以及未来可能面临的挑战和改进方向。
一、人脸识别技术的趋势1. 硬件升级：近年来，手机、笔记本电脑等设备的内置摄像头已经成为了人脸识别的常见途径。
未来，随着硬件技术的不断升级，人脸识别的效果将会更加准确、快速。
2. 深度学习：深度学习技术是目前人脸识别技术的核心方法，它可以通过学习海量数据来提高识别准确性。
目前，很多公司和研究机构都在不断研究和优化这一技术，未来它的发展潜力还很大。
3. 数据库扩充：人脸识别技术的准确性和可靠性与数据量有着密切关系。
随着云计算、大数据等技术的推广，数据量将会不断增加，从而有助于提高人脸识别的准确性和稳定性。
4. 多行业结合：人脸识别技术将应用于更多的行业，例如安防、金融、医疗等。
这些应用行业的结合将进一步提高技术的可靠性和适用性。
二、人脸识别技术的应用1. 安防行业：人脸识别技术在安防行业的应用非常广泛，可以通过识别人脸来进行门禁系统、监控系统、出入库管理等方面的控制。
2. 金融行业：人脸识别技术在金融行业的应用也很广泛，可以通过识别人脸来确保用户身份和账户安全。
3. 医疗行业：人脸识别技术在医疗行业的应用可以用于医疗识别、身份认证等方面，可以有效地防止假冒和冒用行为。
4. 教育行业：人脸识别技术在教育行业的应用可以用于学生考勤、校园安全等方面的控制。
以上只是几种典型的应用场景，实际上人脸识别技术的应用场景还有很多，例如智能家居、智慧物流等等。
三、人脸识别技术的挑战和改进方向1. 非法使用：人脸识别技术在一定程度上可能被用于非法侵犯个人隐私，这需要相关部门加强监管和管理。
2. 误识率：目前人脸识别技术仍存在一定的误识率问题，这需要继续探索改进技术，提高识别准确率。
3. 光线影响：环境光线和背景噪声等影响人脸识别技术的效果，这需要探索更加稳定的识别技术。
如何处理人脸识别技术中的遮挡问题人脸识别技术在当今社会中得到了广泛的应用，它可以用于人脸解锁、支付验证、安全监控等方面。
然而，人脸识别技术在实际应用中还存在一些问题，其中之一就是遮挡问题。
在现实生活中，人们往往会戴口罩、帽子或者佩戴眼镜等，这些遮挡物会影响人脸识别技术的准确性和可靠性。
本文将探讨如何处理人脸识别技术中的遮挡问题。
首先，我们可以从算法优化的角度来解决遮挡问题。
人脸识别技术的算法是关键，通过不断优化算法，可以提高对遮挡人脸的识别率。
例如，可以通过增加遮挡人脸的训练样本，使算法能够更好地学习到遮挡情况下的人脸特征。
此外，还可以利用深度学习等技术，提取更多的人脸特征信息，从而提高对遮挡人脸的识别准确性。
其次，我们可以考虑引入多模态信息来解决遮挡问题。
除了人脸特征，还可以利用声音、体温等多种信息进行综合识别。
例如，在人脸识别的基础上，可以结合语音识别技术，通过声音特征来验证身份，从而提高整体的识别准确性。
此外，还可以结合体温检测技术，通过测量体温来验证身份，从而进一步提高识别的可靠性。
多模态信息的引入可以弥补遮挡问题带来的不确定性，提高整体的识别效果。
另外，我们还可以通过硬件改进来解决遮挡问题。
目前，一些智能设备已经开始配备更先进的摄像头和传感器，可以更好地应对遮挡问题。
例如，一些新型的摄像头可以通过红外线等技术进行人脸识别，即使在黑暗环境或者有遮挡物的情况下，也能够准确识别人脸。
此外，还可以通过增加摄像头的数量和角度，覆盖更广泛的区域，从而提高遮挡人脸的识别率。
此外，我们还可以通过用户教育和意识提升来解决遮挡问题。
在使用人脸识别技术的过程中，用户可以被告知一些使用技巧，避免不必要的遮挡物。
例如，用户可以选择不戴口罩或者佩戴不遮挡面部的口罩，以便更好地进行人脸识别。
同时，也可以通过提高用户的安全意识，告知他们遮挡物可能会对识别造成影响，从而引导用户在使用人脸识别技术时注意遮挡问题。
总之，人脸识别技术中的遮挡问题是一个需要解决的挑战。
湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划 项 目 申 报 表
项目名称:基于单目视觉技术车辆智能碰撞规避的研究 学校名称 湖南工业大学 学生姓名 学 号 专 业 性 别 入 学 年 份 2012.09 2012.09 2012.09 2012.09 2013.09 指导教师 宓茜 职称 学科专业 学生曾经参与科研的情况 本项目组成员参加过全国大学生电子设计大赛，以及在学校和同学一起做过多种实训：比如有基于单片机的万年历系统，智能刷卡系统、温度检测系统；基于数电的简单的报警系统、以及基于模电的简易收音机等等。 指导教师承担科研课题情况 项目： [1]融合不确定性与随机统计信息的回转干燥过程建模新方法研究 国家自 科基金项目 [2]基于支持向量机的回转干燥过程混合建模与能耗/排放优化新方法研究 教育厅青年项目（型并联控制技术的研究 教育厅项目(编号：10C0604)
项目研究和实验的目的、内容和要解决的主要问题 一、项目研究的目的 随着科技的飞速发展，传统的身份识别（如口令、身份卡等）容易遗失，易被破解等问题逐渐暴漏，已不能满足各种安全需要。人们期望有一种更加可靠的技术来进行身份鉴别。生物特征识别技术给这一切带来了可能。 由于人脸的面部特征难以复制和假冒，从而被应用到最现代化的门禁系统，网上支付系统等等领域中。人脸识别技术是利用计算机分析人脸，从中提取出有效的特征和识别信息，通过与数据库的人脸比较来管理和控制的技术，与以往的身份识别系统相比提高了安全防范的可靠性。 2015年3月15日晚间，全球瞩目的汉诺威消费电子、信息及通信博览会（CeBIT）在德国开幕。马云在开幕式上，向德国总理默克尔与中国副总理马凯演示了蚂蚁金服的Smile to Pay扫脸技术
二、项目研究的内容 人脸比对是指对于给定的一幅任意图像,首先进行人脸检测,对其中的人脸部分进行特征提取,根据这些提取的特征参数,与另外一幅任意给定的图像中的所含人脸部分的特征参数进行比对,判断两者是否为同一个人。 典型的人脸自动比对系统如图1.5所示,它以含人脸的静态图像或者视频作为输入,以比对之后的结果作为输出,其中包括了人脸图像获取、人脸检测、人脸特征提取和人脸识别四个主要的环节。
图1.5 人脸识别系统一般框架 (1)人脸图像的获取 一般来说，图像的获取都是通过摄像头摄取，但摄取的图像可以是真人，也可以是人脸的图片或者为了相对简单，可以不考虑通过摄像头来摄取头像，而是直接给定要识别的图像。 (2)人脸检测 人脸检测(FaceDeteetion),就是给定静态图像或者视频,判断其中是否有人脸存在,如果存在,则给出人脸的大小、位置等状态信息。由于受异常人脸的干扰,在人头定位的基础上实现了人脸检测,异常人脸的排
人脸图像获
人脸检测 特征提取 人脸识别 除成了这一部分的关键内容。 (3)人脸特征提取 人脸特征提取即提取人脸面部中所具有的特征,它的本质就是将一般的图像数据映射到机器空间中去,以此可以利用模式识别或图像分析的方法进行后续的处理和研究。基于人脸的先验知识,每个人脸特征都有唯一不变性和变化多样性这两个特点,只有充分利用唯一不变性和变化多样性这两个特点才能够进行后面的人脸比对识别操作。 (4)人脸识别 人脸识别指的是对输入的两个人脸图像,利用两个人脸图像的特征参数,采取某种算法进行人脸之间的比对,最终返回人脸比对的结果。 目前,依据人脸比对技术所采用的特征,可将人脸比对技术主要分为两类:(1)基于人脸图像的几何特征比对,(2)基于人脸图像的统计特征比对。前者主要考虑人脸五官所在的相对位置具有不变性和唯一性;后者主要考虑了每个人脸图像的象素数据具有的稳定性和唯一性。
三、解决的主要问题 （1) 图像的采集。采集过程中需要保持人信息的完整性，包括拍摄图像时 要保持拍摄环境的一致性，如光照，拍摄角度等要保持一致；需要保持人脸图像 的姿态，即拍摄正面的人脸图像；并保持拍摄时人脸的表情和配饰的一致性，如 戴或不戴眼睛，是否化妆等等。 (2)人脸识别方法的选择问题。 在进行识别方法的选择时，既要考虑到识别算法的实用性和有效性，又要考虑识别方法的识别效率和准确率的问题。综合考虑现有的人脸识别方法，从中选择适合于本系统需求的人脸识别方法。 (3)需要识别的人脸图像发生变化，如需要识别的人员增加、减少、人员 的相关信息发生变更等问题。 国内外研究现状和发展动态 到现在为止，人脸识前期以Allen和Parke为代表，主要研究人脸识别所需要的面部特征，研究者用计算机实现了较高质量的人脸灰度图模型。这一阶段工作的特点是识别过程 全部依赖于操作人员，显然这不是一种可以完成自动识别的系统。中期是人机交互式识别阶段，代表性工作有:Harmon和Lesk用几何特征参数来表示人脸正面图像。他们采用多维特征矢量表示人脸面部特征，并设计了基于这一特征表示法的识别系统。Kayak Kobayashi则采用了统计识别方法，用欧氏距离来表征人脸特征。但这类方法需要利用操作员的某些先验知识，仍然摆脱不了人的干预。后期是真正的机器自动识别阶段。随着高速度、高性能计 算机的发展，人脸模式识别方法有了较大的突破，提出了多种机器全自动识别系 统，人脸识别技术进入了实用化阶段。
人脸识别技术在世界范围内得到广泛的关注，更多的研究开始集中在基于视频的人脸识别上面。视频下的人脸识别系统主要是针对视频图像序列进行分析处理， 它通常涉及到人脸检测、人脸跟踪、特征提取、人脸识别几个过程。其近些年来，随着计算机计算能力的加强，基于视频流下的人脸识别发展迅速，各种面向复杂应用背景的视频 人脸识别系统也随之涌现。由于基于视频流下的人脸识别系统具有如此大的应用前景，它引起了许多国家的高度关注。国内外众多的大学和研究机构，如美国的CMU MIT UIUC大学、英国的剑桥大学、日本的Toshiba公司和国内的清华 大学、中科院自动化所等单位都对基于视频的人脸识别进行了广泛而深入的研究，尽管基于视频的人脸识别技术取得了很大成果，但在实际应用中还存在很大 的局限性，面临着许多困难与瓶颈，这些问题也决定了基于视频人脸识别技术的发展趋势及今后的研究方向， 本项目学生有关的研究积累和已取得的成绩 一、研究积累 目前，项目进行了前期调研，完成了部分数据采集，取得了一定进展，为项目整体推进打下良好基础，项目学生的有关研究积累和取得成绩如下： 1. 通过人脸识别系统项目设计研究在软件方面对算法有了比较深入的了解，在图像处理方面也有了新的突破，在图文信息采集方面也有一定的了解。 2. 我们也基本了解自动检测技术。 3.已进行市场和技术调研，并根据用户需求，对此人脸识别进行初步设计。
二、已取得的成绩 我们对人脸识别系统项目研究到至今，我们已经完成了初步的软件和硬件 进行了规划。 项目的技术路线、进度安排及预期成果 一、 技术路线 人脸检测的技术主要是用到基于Adaboost算法的检测方
法。
daboost算法的步骤如下: 1.指定训练样本库S,正负样本的总数分别为X和Y;T是训练的总共循环次数; 2.初始化每个样本的权值为1/n; 3.开始迭代: (1)在所有训练样本的不同概率分布情况下,训练得到每轮的弱分类器; (2)计算基于这个弱分类器分类的错误率; (3)选择适当的闽值,使得错误率最小; (4)更新所有样本的权重分布: (5)判断是否达到总共的最大循环次数,达到则退出该循环,否则继续迭代; 4.最后得到一个强分类器。
daboost算法流程图 基于Adaboost算法的人眼和嘴巴的检测嘴巴的训练和检测过程是和人眼训练和检测过程是一样的,只是训练的时候正样本有所区别, 1样本库的构造 在训练分类器之前,需要输入的数据主要有人眼样本(即正样本)、非人眼样本(即负样本)、矩形特征。 (l)正样本库的构造 人眼样本的选取,对最终训练得到的人眼检测系统有着很大的影响。人眼样本的选择如果过于单一,比如没有考虑光照,姿态等的变化,那么最后训练得到的分类器的漏检率就会比较高,人眼检测系统就很不完善,所以样本库必须要有丰富的正样本数据。
截取的部分人眼图像 (2)负样本库的构造由于背景的复杂性,因此在收集非人眼样本时,图像背景不能单一,纹理要比较丰富,图像要更贴近实际生活。用了MIT的非人脸库,共有4381幅非人眼图像, 里面的图像有着很大差异,是专门针对分类器训练制作的负样本库,对分类器的训练有很大帮助,能提高分类器的分类性能。
MIT的非人脸库的部分图像 选取的人眼样本全部是睁开人眼的样本,含有戴无色眼镜,当人眼闭着的时候,就检测不到人眼,可以视为异常人脸。 2人眼分类器的训练 由于在矩形窗口中矩形特征的数目非常多,选取所有的矩形特征参与分类计算,计算量非常可观。通过实验发现,利用这些特征中的一小部分就能组成一个有效的分类器,可以采用弱学习算法来逐次选择对分类最有利的矩形特征。对于每一个特征来说,弱学习算法确定一个错分样本最少的最优闭值分类函数。一个弱分类器h,(x)包含一个特征f,(x),一个闽值氏和用来表示不等式方向的Pj，Pj取正负1。如下图：
Adaboost算法通过迭代的方式对一组带有权值的向量进行训练,初始时所有的向量 数据都被分配成相等的权值。每一轮迭代,就训练得到一个相应的弱分类器,进入下一轮迭代前,对于被错误分类的向量数据就增加其权值,而对于被正确分类的向量数据就 减小其权值。最终得到的强分类器是T(T是迭代的总共次数个弱分类器的加权集成,其中每个不同弱分类器的权值与训练的误差成反比。在本章中,Adaboost还具有特征选择的功能,每一轮的训练过程中仅用一个特征进行训练并最后选择最有利于分类的特征作为弱分类器。
