人臉識別原理

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人臉識別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測和跟蹤人臉，進(jìn)而對檢測到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)。即人臉識別包括了人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配和識別這四個(gè)技術(shù)。

人臉識別原理

1、人臉圖像采集及檢測

目前主流的人臉檢測及采集的方法有Adaboost人臉檢測算法、基于特征的方法、基于模板的方法等等。

主要說說Adaboost人臉檢測算法。Adaboost人臉檢測算法，是基于積分圖、級聯(lián)檢測器和Adaboost算法的方法，該方法能夠檢測出正面人臉且檢測速度快。其核心思想是自動(dòng)從多個(gè)弱分類器的空間中挑選出若干個(gè)分類器，構(gòu)成一個(gè)分類能力很強(qiáng)的強(qiáng)分類器。

缺點(diǎn)是在復(fù)雜背景中，AdaBoost人臉檢測算法容易受到復(fù)雜環(huán)境的影響，導(dǎo)致檢測結(jié)果并不穩(wěn)定，極易將類似人臉區(qū)域誤檢為人臉，誤檢率較高。

2、人臉圖像預(yù)處理

基于人臉檢測的結(jié)果，對圖像進(jìn)行處理，為后面的特征提取服務(wù)，系統(tǒng)獲取的人臉圖像可能受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾，需要進(jìn)行縮放、旋轉(zhuǎn)、拉伸、光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、規(guī)范化、幾何校正、過濾以及銳化等圖像預(yù)處理。

3、人臉圖像特征提取

人臉識別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進(jìn)行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。

基于知識的表征方法主要是根據(jù)人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。

基于統(tǒng)計(jì)理論的方法是指利用統(tǒng)計(jì)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)的方法分別尋找人臉與非人臉樣本特征，利用這些特征構(gòu)建分類，使用分類進(jìn)行人臉檢測。它主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，支持向量機(jī)方法和隱馬爾可夫模型方法。基于統(tǒng)計(jì)理論的方法是通過樣本學(xué)習(xí)而不是根據(jù)人們的直觀印象得到的表象規(guī)律，因此可以減小由于人眼觀測不完整和不精確帶來的錯(cuò)誤而不得不擴(kuò)大檢測的范圍，但是這種方法需要大量的統(tǒng)計(jì)特性，樣本訓(xùn)練費(fèi)時(shí)費(fèi)力。

4、人臉圖像匹配與識別

提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度對人臉的身份信息進(jìn)行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認(rèn)，是一對一進(jìn)行圖像比較的過程，簡稱1：1，另一類是辨認(rèn)，是一對多進(jìn)行圖像匹配對比的過程，簡稱1：N。

| 拓展閱讀

人臉識別系統(tǒng)通常由以下構(gòu)建模塊組成：

1、人臉檢測

人臉檢測器用于尋找圖像中人臉的位置，如果有人臉，就返回包含每張人臉的邊界框的坐標(biāo)。如圖 3a 所示。

2、人臉對齊

人臉對齊的目標(biāo)是使用一組位于圖像中固定位置的參考點(diǎn)來縮放和裁剪人臉圖像。這個(gè)過程通常需要使用一個(gè)特征點(diǎn)檢測器來尋找一組人臉特征點(diǎn)，在簡單的 2D 對齊情況中，即為尋找最適合參考點(diǎn)的最佳仿射變換。圖 3b 和 3c 展示了兩張使用了同一組參考點(diǎn)對齊后的人臉圖像。更復(fù)雜的 3D 對齊算法（如 [16]）還能實(shí)現(xiàn)人臉正面化，即將人臉的姿勢調(diào)整到正面向前。

3、人臉表征

在人臉表征階段，人臉圖像的像素值會(huì)被轉(zhuǎn)換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱為模板（template）。理想情況下，同一個(gè)主體的所有人臉都應(yīng)該映射到相似的特征向量。

4、人臉匹配

在人臉匹配構(gòu)建模塊中，兩個(gè)模板會(huì)進(jìn)行比較，從而得到一個(gè)相似度分?jǐn)?shù)，該分?jǐn)?shù)給出了兩者屬于同一個(gè)主體的可能性。