人脸识别技术原理.docx

人脸识别技术原理人脸识别技术包含三个局部：(1)人脸检测面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否 存在面像，并别离出这种面像。一般有以下几种方法：参考模板法首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采 集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是 否存在人脸；人脸规那么法由于人脸具有一定的构造分布特征，所谓人脸规那么的方 法即提取这些特征生成相应的规那么以判断测试样品是否包 含人脸；样品学习法这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通 过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；肤色模型法这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中 的规律来开展检测。特征子脸法这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基 于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在 面像。值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综 合采用。人脸跟踪面貌跟踪是指对被检测到的面貌开展动态目标跟踪。具 体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此 外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。(3)人脸比对面貌比对是对被检测到的面貌像开展身份确认或在面 像库中开展目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与 库存的面像依次开展比对，并找出最正确的匹配对象。所以, 面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。主要采用特 征向量与面纹模板两种描述方法：特征向量法该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的 大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量， 而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。面纹模板法该方法是在库中存贮假设干标准面像模板或面像器官模 板，在开展比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采 用归一化相关量度量开展匹配。此外，还有采用模式识别的 自相关网络或特征与模板相结合的方法。人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图 形/神经识别算法这种算法是利用人体面部各器官及特征 部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库 中所有的原始参数开展比拟、判断与确认。一般要求判断时 间低于1秒。