人脸识别技术主要算法原理人脸识别系统原理 _算法

人脸识别系统原理(人脸识别技巧重要算法原理)现在有些小区不使用门禁卡，门禁靠人脸识别；银行也开通了刷脸取现，免去了办卡输入密码等。有的餐厅搞运动，刷脸吃饭，机器打分，免费，价值高。人脸识别越来越多地应用于火车站、汽车站、高铁站、机场等公共场所。那么人脸识别有哪些技巧呢？

主流的人脸识别技术基本上可以分为三类，即基于几何特征的、基于模板的和基于模型的。
1.基于几何特征的是最早也是最传统的，通常需要比其他算法有更好的结果。
2.基于模板的可分为相干匹配法、特征脸法、线性判别分析法、奇异值分解法、神经法、动态收敛匹配法等。
3.基于模型的包括隐马尔可夫模型、自动形状模型和自动外观模型。
1.基于几何特征的
人的脸是由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴和其他部分组成的。正是由于这些部位的形状、大小、结构的各种不同，世界上每个人的脸型都有很大的不同。因此，这些部位的形状和结构的几何描述可以作为人脸识别的主要特征。几何特征首先被用来描述和识别人脸的轮廓。首先，根据轮廓曲线识别出一些显著点，并从这些显著点导出一组特征度量，如距离、角度等。贾等利用正面灰度图中线附近的积分投影来模拟侧面等高线图是一种很有新意的。
几何特征一般通过提取眼睛、嘴巴、鼻子等主要特征的位置和眼睛等主要器官的几何形状作为分类特征，用于正面人脸识别。但Roder对几何特征提取的准确性做过实验研究，结果并不乐观。
变形模板法可以看作是几何特征法的一种改进。其基本思想是设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板)，定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化。此时，模型参数被作为器官的几何特征。
这个是个好主意，但是有两个问题。之一，能量函数中各种费用的加权系数只能靠经验确定，难以推广。第二，能量函数的优化过程非常耗时并且难以在实践中应用。基于参数的面部表情可以有效地描述红豆博客的明显特征，但它需要大量的预处理和精细的参数选择。同时，一般的几何特征只描述了构件的基本形状和结构关系，忽略了局部细微特征，导致部分信息的丢失，更适合粗略分类。但是，洪都博客的准确率和现有的特征点检测技巧远远不能满足要求，而且计算量也很大。
2.局部人脸分析。
主图元空的表示是紧凑的，特征维数大大降低。不过它的红豆博客是非本地化的，对其内核函数的支持扩展到所有坐标空。同时，它是非拓扑的。某轴投影后的邻点与原图像空中点的接近程度无关，而局部性和拓扑对模式分析有影响。基于这种考虑，Atick提出了一种基于局部特征的人脸特征提取和识别。该在实际应用中取得了良好的效果，构成了FaceIt人脸识别软件的基础。
3.特征脸 (特征脸或PCA)
特征是二十世纪九十年代初由Turk和Pentland提出的更流行的算法之一。它简单有效，也被称为基于主成分分析(PCA)的人脸识别。
特征人脸技术的基本思想是:从统计学的角度，寻找人脸图像扩散的根本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，从而逼近人脸图像。这些特征向量被称为特征脸。
事实上，特征脸反映了隐藏在人脸样本中的信息以及人脸构造之间的关系。眼睛、脸颊和下巴样本集的协方差矩阵的特征向量称为特征眼睛、特征下巴和特征嘴唇，统称为特征子人脸。特征子面在相应的图像空房间中生成子[/k0/]房间，这些房间称为子面空房间。计算测试图像窗口的子人脸空之间的投影距离，如果窗口图像满足阈值匹配条件，则确定为人脸。
基于特征分析的，即将人脸参考点的比较率与其他描述人脸特征的形状参数或类别参数结合起来，形成识别特征向量。这种基于全脸的识别不仅保留了人脸各部分之间的拓扑关系，还保留了各部分本身的信息。基于零件的识别是通过提取局部轮廓信息和灰度信息来设计特定的识别算法。目前，特征脸(PCA)算法已经和经典的模板匹配算法一起成为测试人脸识别系统性能的基准算法。自1991年特征脸技术诞生以来，研究人员对其进行了各种实验和理论分析，FERET & # 3996测试结果也表明，改进的特征脸算法是主流的人脸识别技术，也是性能更好的识别之一。
这种是对虹膜、鼻子、嘴角等面部特征的大小、位置、距离等属性进行确认，然后计算它们的几何特征，这些几何特征形成了描述面部特征的特征向量。技术的核心其实是“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法” 。这种算法是一种应用人脸各种器官和特征部分的。如比较、判断和确定由对应于几何关系多个数据构成的识别参数与数据库中的所有原始参数。Turk和Pentland提出了特征脸的，基于一组主元素空之间的人脸训练图像结构。因为主元素具有脸的形状，所以它们也被称为特征脸。识别时，将测试图像投影到主元素空上，得到一组投影系数，与所有已知人的人脸图像进行比较，进行识别。Pentland等人报道了相当好的结果，在200个人的3000张图像中，正确识别率达到95%，在FERET数据库中的150张正面人脸图像中，只有一张识别错误。但是系统在进行特征脸之前需要做很多预处理工作，比如归一化。

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