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人脸

人脸别识术介绍技201年66月

人脸

目录第部一分

人脸别识原理人 识脸别的应用景场人脸识别算法二第分部第三部分

1--

人脸

物生别技术

生识物特征生理特征 hwaty o huav?e-像 人DN-A-虹膜 - 纹指行为征 w特ha tou yo?-笔d 迹-态 步身体-味 气-键节按奏 “后习天惯”“与生俱”来

2--

人脸

人脸别识技术生物识技术就是别通过算机与计学光声学、、物生传 感和生物器统学计理原高等技手段科密结合，利切用 体人有的生固特性理(如，纹指声、、人像、纹虹等膜)和为行征(特如迹、声笔、步音态等来进)行人身份个的定。 鉴其中人脸识是指人别面的五官部及以廓的轮布。分这些布分特征因人异，与生俱来。相对于其他而物生识别术技，人识脸别具有侵扰性，无需干扰非们人的正常行为就能较好 地达识到效果。别由于用采脸识别技人术的设 可备随意以安放，备的设安隐蔽性非常放，能远好距 非离触接速锁定目标快识别对，象此因脸人识技术 别被国外泛广应用到公安众防统中系应用，模规大。庞-3-

人脸

生物别技术比较识误率 认脸人识 别指识纹别掌纹 别 识 很低 低低认拒 <0率2 .% 55

%用易 性非好常好 用困使难

理处速度人 <1秒 5秒 /-15秒

5价

人脸识别实验

一、实验要求

1.选择任一人脸数据库

2. 查找人脸识别文献，写简单综述 3. 选择方法，完成实验

二、实验原理

1、人脸识别简介

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 2、．PCA

主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个 n′m 的数据矩阵，n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可以抓住事物主要方面

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模式识别典型应用案例 —人脸识别技术研究进展

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提纲 Part I :人脸识别研究概述– – – – 是什么：问题描述、基本概念、涉及学科领域 为什么：要做人脸识别？ 怎么做：人脸识别原理及主要技术方法简介 相关知识、背景材料

国际知名研究机构/人员 主要商业系统及其技术特点 主要人脸数据库、性能评测体系

– 总结：人脸识别的发展现状(State-of-the-art) – 展望：Quo Vadis?

Part II:JDL在人脸识别领域的研究状况– JDL人脸识别研究组的过去、现在和将来 – 加入JDL,加入人脸组，你准备好了吗？

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Part I :人脸识别研究概述

人脸识别的基本问题描述、 基本概念、应用背景、涉及的学科

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问题描述与分解、基本概念、 涉及学科领域 输入– 数字图像或者数字视频序列

摄像设备：摄像机、数码相机、摄像头等等 扫描仪 其它来源的图像/视频文件…

三类系统的不同输出– 人脸检测：有没有人脸？ – 人脸识别：这是谁的脸？ – 人脸确认：这是Mona Lisa的脸吗？

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识别问题 vs 确认问题输入视频、数字图像文 件、扫描仪照片输入 声明的用 户身份 输入视频、 数字图像文

第5卷(A版)　第11期2000年11月

中国图象图形学报

JournalofImageandGraphicsVol.5(A),No.11

Nov.2000

人脸识别技术综述

张翠平

苏光大

(清华大学电子工程系“智能技术与系统”国家重点实验室图形图象分室,北京　100084)

摘　要　首先对计算机人脸自动识别技术的研究背景及发展历程做了简单回顾,然后对人脸正面像的识别方法,按照识别特征的不同进行了分类综述,主要介绍了特征脸(Eigenface)方法、基于小波特征的弹性匹配(ElasticMatching)的方法、形状和灰度模型分离的可变形模型(FlexibleModel)以及传统的部件建模等分析方法.通过对各种识别方法的分析与比较,总结了影响人脸识别技术实用化的几个因素,并提出了研究和开发成功的人脸识别技术所需要考虑的几个重要方面,进而展望了人脸识别技术今后的发展方向.关键词　人脸识别　特征脸　小波特征　形状无关模型中图法分类号:TP391.41　　文献标识码:

　　文章编号:1006-8961(2000)11-0885-10A

HumanFaceRecognition:ASurvey

ZHANGCui-ping,SUGuang-da

(ElectronicEng

第5卷(A版)　第11期2000年11月

中国图象图形学报

JournalofImageandGraphicsVol.5(A),No.11

Nov.2000

人脸识别技术综述

张翠平

苏光大

(清华大学电子工程系“智能技术与系统”国家重点实验室图形图象分室,北京　100084)

摘　要　首先对计算机人脸自动识别技术的研究背景及发展历程做了简单回顾,然后对人脸正面像的识别方法,按照识别特征的不同进行了分类综述,主要介绍了特征脸(Eigenface)方法、基于小波特征的弹性匹配(ElasticMatching)的方法、形状和灰度模型分离的可变形模型(FlexibleModel)以及传统的部件建模等分析方法.通过对各种识别方法的分析与比较,总结了影响人脸识别技术实用化的几个因素,并提出了研究和开发成功的人脸识别技术所需要考虑的几个重要方面,进而展望了人脸识别技术今后的发展方向.关键词　人脸识别　特征脸　小波特征　形状无关模型中图法分类号:TP391.41　　文献标识码:

　　文章编号:1006-8961(2000)11-0885-10A

HumanFaceRecognition:ASurvey

ZHANGCui-ping,SUGuang-da

(ElectronicEng

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模式识别典型应用案例 —人脸识别技术研究进展

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提纲 Part I :人脸识别研究概述– – – – 是什么：问题描述、基本概念、涉及学科领域 为什么：要做人脸识别？ 怎么做：人脸识别原理及主要技术方法简介 相关知识、背景材料

国际知名研究机构/人员 主要商业系统及其技术特点 主要人脸数据库、性能评测体系

– 总结：人脸识别的发展现状(State-of-the-art) – 展望：Quo Vadis?

Part II:JDL在人脸识别领域的研究状况– JDL人脸识别研究组的过去、现在和将来 – 加入JDL,加入人脸组，你准备好了吗？

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Part I :人脸识别研究概述

人脸识别的基本问题描述、 基本概念、应用背景、涉及的学科

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问题描述与分解、基本概念、 涉及学科领域 输入– 数字图像或者数字视频序列

摄像设备：摄像机、数码相机、摄像头等等 扫描仪 其它来源的图像/视频文件…

三类系统的不同输出– 人脸检测：有没有人脸？ – 人脸识别：这是谁的脸？ – 人脸确认：这是Mona Lisa的脸吗？

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识别问题 vs 确认问题输入视频、数字图像文 件、扫描仪照片输入 声明的用 户身份 输入视频、 数字图像文

人脸识别源代码

※人脸检测(文章+程序)---技术文档及代码非常全『 MB) 』

※完整的Matlab下人脸检测及识别系统源代码『 (393.19 KB) 』

注：这个人脸检测和识别系统开发于Matlab 7.0.1下，非常值得学习。

※Matlab实现的基于颜色分隔的人脸人眼检测与定位及识别算法源代码 『

Face-Eye-Detection.part1.rar (1.91 MB)

Face-Recognition-Detection.rar 人脸检测（文章+程序）.rar (1.27

Face-Eye-Detection.part2.rar (152.54 KB) 』

注：这是一个matlab程序，用来检测并定位人脸及人眼。采用的算法是肤色的颜色分隔。附件中的文件包括 eyematch.m, eyematch2.m, face.m, findeye.m,skin.m, k001.JPG等等 。

※完整的包括及动作识别的C++人脸检测源代码『 』

本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。涉及的技术有：小波分析，尺度缩减模型（PCA,LDA,ICA），人工神经网络

人脸检测和识别技术的文献综述

摘要：通过对关于人脸检测与识别技术方面文献的阅读，本文综述了传统的身份

识别，人脸检测和识别技术的背景、意义及国内外发展现状，着重介绍了人脸检测和识别方法。

关键词：人脸检测；人脸识别；子空间分析；核主元分析。

人脸不仅具有很强的自身稳定性和个体差异性，而且直接、友好，相对传统识别，更符合人类的视觉习惯。一个完整的人脸识别过程一般包括人脸检测和人脸识别两大部分，人脸检测是指计算机在包含有人脸的图像中检测出人脸，并给出人脸所在区域的位置和大小等信息的过程[1]，人脸识别就是将待识别的人脸与已知人脸进行比较，得出相似程度的相关信息。这里所指的人脸识别是狭义的识别，是统称的广义人脸识别的一个子过程[2]。近年来人脸检测和识别技术的研究取得了较大的发展。

1 人脸识别的背景和研究意义

身份识别与验证是人类社会日常生活中的基本活动之一。尽管也许是无意识的，我们每天都要对很多人的身份做出判别，同时，每个人也都要经常通过各种方式和手段证明自己的身份，目前我们大多数情况下仍然依赖于传统的身份验证手段来完成身份识别过程，这些手段包括各类标识物如身份证、学生证等各类证件，钥匙，口令等，然而这些方式使用不方便、不安全、不可靠的缺点不言而

摘 要

人脸检测主要是基于计算机识别的一项数字化技术，用以准确获取人的脸部大小和位置信息，在进行人脸检测时，突出主要的脸部特征，淡化次要的环境、衣着等因素。对于某些情况下，人脸检测也可以计算出人脸，如眼睛，鼻子和嘴等精确的微妙特征。由于在安全检测系统，医学，档案管理，视频会议和人机交互等领域人脸检测系统都有光明的应用前景，因此人脸检测逐渐成为了两个跨学科领域研究的热门话题:人工智能和当前模式识别。本文基于OpenCV视觉库具体的设计并开发了对数字图像中的人脸检测的程序，所采用的人脸检测的原理主要是分类器训练模式(Adaboost算法)提取Haar特征的方法。它在整个软件极其重要的作用，图像中人脸的准确定位和识别都受图像处理好坏的直接影响。本次所设计的软件在图像处理部分所采用的方法是基于Adaboost算法进行Haar特征的提取，在此之上加以通过积分图方法来获取完整的级联分类器结构，进行人脸检测时，OpenCV级联分类器通过Adaboost人脸检测算法进行训练，此后采用不同情况下的实验样本完成精确定位以及检测试验。经过代码的设计和调试，在最后的测试中针对数字图像进行的人脸检测和定位达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。

关键词：人脸检测

人脸识别的研究历史比较悠久。高尔顿(Galton)早在 1888 年和 1910 年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章，对人类自身的人脸识别能力进行了分析。但当时还不可能涉及到人脸的自动识别问题。最早的AFR1的研究论文见于 1965 年陈（Chan）和布莱索（Bledsoe）在Panoramic Research Inc.发表的技术报告，至今已有四十年的历史。近年来，人脸识别研究得到了诸多研究人员的青睐，涌现出了诸多技术方法。尤其是 1990 年以来，人脸识别更得到了长足的发展。几乎所有知名的理工科大学和主要IT产业公司都有研究组在从事相关研究。

表 1 人脸识别发展历史简表

人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将 AFR 的研究历史按照研究内容、技术方法等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表1 所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史

阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍。

第一阶段（1964 年~1990年）

这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别