（机械设计及理论专业论文）基于gabor小波变换的人脸识别.pdf

摘要 人脸识别是一项极具有发展潜力的生物特征识别技术，研究人脸识别技术具有十分 重要的理论和应用价值。最近几年，人脸识别技术取得了前所未有的发展，但其在实际 应用中的识别精度仍然难以满足人们的预期要求，特别是采集图像中存在光照变化、摄 像方位变异以及其它干扰时。识别系统采集的原始人脸图像通常以网格像素的灰度值集 表示。孤立的像素灰度集合不能直接反映人脸的内蕴特征，引入适当的变换，将其映射 到特征空间进行识别处理是行之有效的提高识别处理性能的途径。二维g a b o r 小波变换 能够将相邻区域的像素联系起来，从不同的频率尺度和方向反映局部范围内罔像像素灰 度值的变化。二维g a b o r 小波变换系数描述了图像上各给定位置附近区域的灰度特征， 在人脸图像的二维g a b o r 小波变换系数的基础上进行的特征提取和分类识别，称为基于 g a b o r 小波变换的人脸识别。本文深入研究了利用二维g a b o r 小波变换进行人脸识别的 理论方法和技术，论文的主要工作和贡献如下： ( 1 ) 本文对当前常用的人脸识别理论方法做了扼要的概括总结，结合最近几年国际 上举办的一系列人脸识别评测活动，对当前人脸识别技术的研究现状、存在的问题和技 术发展进行了论述。 ( 2 ) 研究了人脸图像的预处理。人脸图像的预处理就是将由图像采集设备采集到的 人脸图像调整成规范化的图像，主要包括三个环节：人脸检测和眼睛定位、几何规范 化、灰度规范化。论文重点研究了基于a d a b o o s t 统计学习的人脸检测方法。 ( 3 ) 研究了二维g a b o r 小波变换及其在识别应用中的响应特性。二维g a b o r 小波变 换是通过计算一组二维g a b o r 滤波器与图像上给定位置附近区域像素灰度值的卷积来实 现的。二维g a b o r 小波是哺乳动物视觉皮层简单细胞接受场模型的良好近似。本文通过 计算结果验证了可以通过选择g a b o r 滤波器的参数来表示人脸图像的局部特征，并且这 种表示具有对摄像环境亮度的绝对水平变化不敏感的优点。基于二维g a b o r 小波变换进 行的识别处理优于直接按原图像灰度的识别处理。 ( 4 ) 改进了经典的弹性束图匹配算法。弹性束图匹配算法采用标号图来表示人脸图 像，标号图的节点用一组描述人脸局部特征的二维g a b o r 小波变换系数标示，这些节点 位于人脸图像上对识别有意义的特征点位置上；标号图的边用描述相邻两个节点相对位 置的度量信息来标示，由各边组成的网格图结构描述了整个人脸的几何特征。经典的弹 性束图匹配算法首先将人脸图像与某一预定义人脸束图( 即某一复合标号图，其节点为 基于g a b o r 小波变换的人j j 佥识别 多个标号i 冬4 的对应节点的g a b o r 小波变换系数的集合，其边为多个标号图的刘应边的甲 均) 进行匹配以得到各特征点的粗略初始位置，再通过弹性微调以确定各特征点的位 置，最后计算特征点位置的二维g a b o r 小波变换系数并进行人脸的分类识别。经典弹性 束图匹配算法的计算量较大，本文通过对大量训练集的人脸标号图网格结构的聚类得到 7 个有代表性的网格结构组成人脸束图的模板束。在进行匹配时，将弹性束图匹配算法 与a d a b o o s t 学习算法相结合，首先，采用m d a b o o s t 学习算法确定眼睛的位置，以眼睛 坐标为基准点对输入图像进行几何规范化；然后，从模板束中挑选出最合适的网格结构 来确定人脸的几何特征，并在此基础上进一步进行精确匹配。改进后的匹配运算可大幅 度减少。 ( 5 ) 研究了采用二维g a b o r 小波变换系数表示的人脸特征对人脸识别的影响规律和 处理方法。论文从两个角度研究了这一问题：首先，将人脸不同部位的二维g a b o r 小波 变换系数作为局部特征单元，提出了以类内离散度矩阵之逆和类间离散度矩阵的乘积的 迹作为衡量局部特征分类性能的准则。利用这一准则分析了人脸不同部位的局部特征对 人脸识别贡献的大小，并依据各个局部特征对人脸识别的贡献，通过局部特征加权的方 式来进行人脸识别；其次，提出了一种衡量单个g a b o r 特征分类性能的准则，利用这一 准则分析了人脸图像的每一个g a b o r 小波特征的分类性能，并将其分类性能与其位置、 频率和方向联系起来，从而能够为人脸特征点的位置和g a b o r 小波滤波器组参数的优化 选取提供依据，并能够根据g a b o r 特征的分类性能，选择出其中对分类最有利的一部分 用于人脸识别。 ( 6 ) 研究了支持向量机分类算法，提出了一种层次分解的支持向量机二又决策树分 类方案。在决策树的每一个分类节点，相应的模式集被分成类别数近似相同的两部分。 在训练阶段，对于每一个分类节点来说，首先通过聚类分析的方法找到将个模式集分 成两部分的最佳划分，然后用这两部分模式特征训练支持向量桃：在识别阶段，将待分 类模式从决策树的根节点输入，由叶子节点确定其类别。采用这种分类方案能够大幅度 减少支持向量机在解决多类分类问题中的分类次数。 关键词：人脸识别；g a b o r 小波变换；弹性柬图匹配；a d a l | c m s t , 分类性能；特征影 响；支持向量机 大连理_ 上大学博l j 学位论文 g a b o rw a v e l e t st r a n s f o r mb a s e df a c er e c o g n i t i o n a b s t r a c t f a c er e c o g n i t i o ni sab i o m e 俩ct e c h n o l o g yp o s s e s s i n gg r e a t d e v e l o p a b l ep o t e n t i a l ， r e s e a r c h i n go nt h ef a c er e c o g n i t i o nt e c h n o l o g yh a sg r e a tt h e o r e t i c a la n dp r a c t i c a lv a l u e s i n r e c e n ty e a r s ，f a c e r e c o g n i t i o nt e c h n o l o g yh a sa c h i e v e du n p r e c e d e n t e dp r o g r e s s ，b u ti t s r e c o g n i t i o np r e c i s i o ni np r a c t i c a la p p l i c a t i o n ss t i l lc a n n o ts a r i s f yt h ee x p e c t a n td e m a n d so f p e o p l e ，e s p e c i a l l yu n d e rt h ec o n d i t i o nt h a tv a r i a t i o n so f i l l u m i n a t i o n ，p h o t o g r a p h i n ga z i m u t ho r o t h e rd i s t u r b a n c ee x i s ti nt h ei m a g e t h eo r i g i n a lf a c ei m a g ec a p t u r e db yt h er e c o g n i t i o ns y s t e m u s u a l l yi sd e n o t e db yt h eg r e yv a l u e so f g a dp i x e l s i s o l a t e dg r e yv a l u e so f p i ) 【e l sc a n n o tr e f l e c t t h ec h a r a c t e r i s t i c sc o n t a i n e di nh u m a nf a c ed i r e c t l y ，m a p p i n gt h e mi n t ot h ef e a t u r es p a c et o r e c o g n i z et h r o u g ha d o p t i n ga p p r o p r i a t et r a n s f o r mi sa ne f f e c t i v ea p p r o a c ht oi m p r o v i n gt h e r e c o g n i t i o np e r f o r m a n c e t w o - d i m e n s i o n a ig a b o rw a v e l e t st l a n s f o r mc a nl i n kt h ep i x e l si na n a o j a c e n tr e g i o nt o g e t h e r , a n dr e f l e c tt h ec h a n g e so f t h eg r e yv a l u e so f p i x e l si nal o c a la r e ao f a n i m a g ef r o md i f f e r e n tf i e q u e n c ys c a l e sa n do r i e n t a t i o n s t w o - d i m e n s i c l n a lg a b o rw a v e l e t s t r a n s f o r mc o e f f i c i e n t sd e s c r i b eas m a l lp a t c ho fg r e yv a l u e si na ni m a g ea r o u n de v e r yg i v e n p o s i t i o n ，f e a t t i r ee x t r a c t i o na n dc l a s s i f i c a t i o nw h i c ha r eb u s e do nt h et w o d i m e n s i o n a lg a b o r w a v e l e t st r a n s f 0 1 1 1 1c o e f f i c i e n t so ff a c ei m a g ea l ec a l l e dg a b o rw a v e l e t st r a i l s f o r i bb a s e df a c e r e c o g n i t i o n t h i sd i s s e r t a t i o nr e s e a r c h e si n t ot h et h e o r ya n dt e c h n o l o g yo ff a c er e c o g n i t i o n t h r o u l g ht w o - d i m e n s i o n a lg a b o rw a v e l e t st r a n s f o r m ，t h em a l nw o r ka n dc o n t r i b u t i o n so ft h e d i s s e r t a t i o na r ea sf o l l o w s ： ( 1 ) t h ec o m m o n l yu s e d f a c e r e c o g n i t i o n 协e o r i e sa n dm e t h o d sa r es u m m a r i z e d c o m p e n d i o u s l yi nt h i sd i s s e r t a t i o n t h er e s e a r c ha c t u a l i t i e s e x i s t i n gp r o b l e m sa n dt e c h n o l o g y d e v e l o p m e n to fc u r r e n tf a c er e c o g n i t i o nt e c h n o l o g ya l ed i s c u s s e db a s e do nas e r i e so f i n t e r n a t i o n a lf a c er e c o g n i t i o ne v a l u a t i o n sw h i c hw e r ec o n d u e t e di nr e c e n ty e a r s ( 2 ) n ep r e p r o c e s s i n go f f a c ei m a g ei sr e s e a r c h e d t h ea i mo f f a c ei m a g ep r e p r o c e s s i n gi s t or e g u l a r i z et h ef a c ei m a g ew h i c hi sc a p t u r e db yi m a g e c o l l e c t i n gd e v i c e st on o r m a l i z e di m a g e ， i ti n c l u d e st h r e es t e p sm a i n l y ：f a c ed e t e c t i o na n de y e sl o c a t i o n ，g e o m e t r yn o r m a l i z a t i o n ，g r e y v a l u en o r m a l i z a t i o n t h i sd i s s e r t a t i o ne m p h a s i z e so nt h er e s e a r c ho ff a c ed e t e c t i o nm e t h o d w h i c hi sb a s e do na d a b o o s ts t a t i s t i c a ll e a r n i n g ( 3 ) t w o d i m e n s i o n a lg a b o rw a v e l e t st r a n s f o r ma n di t sr e s p o u s ec h a r a c t e r i s t i c si n r e c o g n i t i o na p p l i c a t i o n sa r er e s e a r c h e d t w o - d i m e n s i o n a lg a b o rw a v e l e t st r a n s f o r mi sr e a l i z e d 綦于g a b o r 小波变换的人腧识翱 b yc o m p u t i n gt h ec o n v o l u t i o n so f ab a n ko f t w o - d i m e n s i o n a lg a b o rt i l t e r sa n dt h eg r e yv a l u e s o f p i x e l si na na r e aa r o u n dag i v e np o s i t i o ni na ni m a g e t w o d i m e n s i o n a lg a b o rw a v e l e t ss e e m t ob eag o o da p p r o x i m a t i o nt o 廿1 er e c e p t i v ef i e l d so ft h es i m p l ec e l l si nt h ev i s u a lc o r t e xo f m a m m a l i a n s i nt h i sd i s s e r t a t i o n ，i ti sv a l i d a t e db yt h ec o m p u t a t i o n a lr e s u l t st h a tt h el o c a l f e a t u r e so f f a c ei m a g e sc a nb er e p r e s e n t e dt h r o u g hs e l e c t i n gt h ep a r a m e t e r so f g a b o r f i l t e r s ，a n d t h i sk i n do fr e p r e s e n t a t i o nh a st h em e r i to fi n s e n s i t i v e n e s st ot h ea b s o l u t eb r i g h t n e s so ft h e c a p t u r i n ge n v i r o n m e n t r e c o g n i t i o nb a s e do nt w o - d i m e n s i o n a lg a b o rw a v e l e t st r a n s f o m s u r p a s s e st h eo n eb a s e do nt h eg r e yv a l u e so f t h eo r i g i n a li m a g ed i r e c t l y ( 4 ) c l a s s i c a le l a s t i cb u n c hg r a p hm a t c h i n ga l g o r i t h mi si m p r o v e d e l a s t i cb u n c hg r a p h m a t c h i n ga l g o r i t h mu s e sl a b e l e dg r a p ht or e p r e s e n tf a c ei m a g e ，e v e r yn o d eo f t h el a b e l e dg r a p h i sl a b e l e dw i t has e to f t w o - d i m e n s i o n a lg a b o rw a v e l e t st r a n s f o r me o e f f i c i e n t sw h i c hd e s c r i b e t h e1 0 c a lf a c i a lf e a t u r e ，a n dt h e s en o d e sl i ea tt h ef e a t u r ep o i n tp o s i t i o n so f t h ef a c ei m a g ew h i c h i su s e f u lf o rr e c o g n i t i o n ；e v e r ye d g eo f t h el a b e l e dg r a p hi sl a b e l e dw i t hm e t r i ci n f o r m a t i o no n t h er e l a t i v ep o s i t i o no ft w oa d j a c e n tn o d e s ，g a ds t r u c t u r et h a ti sc o m p o s e db ya l le d g e s d e s c r i b e st h eg e o m e t r i c a lf e a t u r eo f t h ew h o l ef a c e t h ec l a s s i c a le l a s t i cb u n c hg r a p hm a t c h i n g a l g o r i t h mm a t c h e st h ef a c ei m a g et oap r e d e f i n e df a c eb u n c hg r a p h ( n a m e l yac o m p o s i t e l a b e l e dg r a p h i t se v e r yn o d ei sl a b e l e dw i t i las e to f g a b o rw a v e l e t st r a n s f o r mc o e f f i c i e n t so f c o r r e s p o n d i n gn o d eo fm a n yl a b e l e dg r a p h ，i t se v e r ye d g ei sl a b e l e dw i t ht h ea v e r a g eo f c o r r e s p o n d i n gc d g eo f m a n yl a b e l e dg r a p h ) i f lo r d e rt oo b t a i nt h er o u g hp o s i t i o n so f t h ef e a t u r e p o i n t sf i r s t l y ；t h e n , e v e r yf e a t u r ep o i n ti sl o c a t e dt h r o u g he l a s t i cf i n e 删u s l m e n t ；l a s t l y ，t h et w o - d i m e n s i o n a lg a b o rw a v e l e t st r a n s f o r mc o e f f i c i e n t sa f cc o m p u t e d 砒t h ef e a t u r ep o i n t sa n dt h e s e c o e f f i c i e n t sa l eu s e df o rf a c ec l a s s i f i c a t i o na n d r e c o g n i t i o n t h ec o m p u t a t i o n o f c l a s s i c a le l a s t i c b u n c hg r a p hm a t c h i n ga l g o r i t h mi sp r o h i b i t i v e ，i nt h i sd i s s e r t a t i o n ，s e v e nr e p r e s e n t a t i v eg a d s t r u c t u r e sa r eo b t a i n e dt h r o u g ht h ec l u s t e r i n go f t h eg a ds t r u c t u r e so f t h ef a c el a b e l e dg r a p h so f m a n yt r a i n i n gi m a g e s ，t h e s eg r i ds t r u c t u r e sa r eu s e dt oc o n s t i t u t eat e m p l a t eb u n c ho f t h ef a c e b u n c hg r a p h d u r i n gt h em a t c h i n gs t a g e ，t h ee l a s t i cb u n c hg r a p hm a t c h i n ga l g o r i t h mi s c o m b i n e dw i t ha d a b o o s tl e a r n i n ga l g o r i t h m ：f i r s t l y , t h ee y e sa r el o c a t e db ya d a b o o s tl e a r n i n g a l g o r i t h m ，u s i n ge y ec o o r d i n a t e sa st h ed a t u mm a r k s ，t h ei n p u ti m a g ei sg e o m e t r i c a l l y n o r m a l i z e d ；t h e n ，t h em o s ta p p r o p r i a t eg r i ds t r u c t u r ei ss e l e c t e df r o mt h et e m p l a t eb u n c ht o d e t e r m i n et h eg e o m e t r i c a lf e a t u r eo f a 舭e a n dp r e c i s em a t c h i n gi sp e r f o r m e df u r t h e rb a s e do n t h eo u t c o m e t h em a t c h i n gc o m p u t a t i o ni ss i m p l i f i e dl a r g e l ya f t e ri m p r o v e m e n t s ( 5 ) t h ei n f l u e n c el a wo ff a c i a lf e a t u r e sw h i c ha l er e p r e s e n t e db yt w o - d i m e n s i o n a lg a b o r w a v e l e t st r a n s f o r mc o e f f i c i e n t so nf a c er e c o g n i t i o na n dt h ec o r r e s p o n d i n gs o l v i n gm e t h o d sa l e r e s e a r c h e d t h i sp r o b l e mi sr e s e a r c h e df r o mt w oa n g l e s ：f i r s t l y ，t h et w o - d i m e n s i o n a lg a b o r i v 尺连堙上人引琦上学位沦文 w a v e l e t st r a n s f o r mc o e f f i c i e n t sa tag i v e nf a c i a lp o s i t i o na r er e g a r d e da sal o c a lf e a t u r ec e l l ，t h e t r a c eo f t h ep r o d u c to f t h ei n v e r s i o nm a t r i xo f t h ew i t h i n - c l a s ss c a r e rm a t r i xa n dt h eb e t w e e n c l a s ss c a t t e rm a t r i xi su s e da sac r i t e r i o nf o rw e i g h i n gt h ed i s c r i m i n a t i v ec a p a b i l i t yo fal o c a l f e a t u m b yu s i n gt h i sc r i t e r i o n t h ec o n t r i b u t i o n so f t h el o c a if c a t u r e st h a tl i ea td i f i e r e n tf a c i a l p o s i t i o n st of a c er e c o g n i t i o na r ea n a l y z e d a c c o r d i n gt ot h ec o n t r i b u t i o n so fd i f f e r e n tl o c a l f e a t u r e st of a c er e c o g n i t i o n ，f a c er e c o g n i t i o ni si m p l e m e n t e db yt h em e t h o do fl o c a lf e a t u r e w e i g h t i n g ；t h e n ，ac r i t e r i o nf o rw e i g h i n gt h ed i s c r i m i n a t i v ec a p a b i l i t yo f s i n g l eg a b o rf e a t u r ei s p r o p o s e d b yu s i n gt h i sc r i t e r i o n ，t h ed i s c r i m i n a t i v ec a p a b i l i t yo f e v e r yg a b o rw a v e l e t sf e a t u r e o ff a c ei m a g ei sa n a l y z e d ，a n dt h ed i s c r i m i n a t i v ec a p a b i l i t yi sl i n k e dt oi t sp o s i t i o n ，f r e q u e n c y a n do r i e n t a t i o n t h e s ea n a l y s e sc a np r o v i d et h ee v i d e n c e sf o rt h eo p t i m a ls e l e c t i o no ft h e p o s i t i o n so ft h ef a c i a lf e a t u r ep o i n t sa n dt h ep a r a m e t e r so ft h eg a b o rw a v e l e t sf i l t e rb a n k a c c o r d i n gt ot h ed i s c r i m i n a t i v 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st r a i n i n g d u r i n gt h er e c o g n i t i o ns t a g e ，t h ep a t t e r n n e e dt ob ec l a s s i f i e di si n p u u e df r o mt h er o o tn o d eo ft h ed e c i s i o nt r e e ，a n di t sc l a s sl a b e li s d e t e r m i n e db yt h el e a fn o d e t h ec l a s s i f i c a t i o nt i m e so fs u p p o r tv e c t o rm a c h i n e si ns o l v i n g m u l t i c l a s sp r o b l e mc a nb er e d u c e dl a r g e l yb yu s i n gt h i sc l a s s i f i c a t i o ns c h e m e k e yw o r d s ：f a c er e c o g n i t i o n ；g a b o rw a v e l e t st r a n s f o r m ；e l a s t i cb u n c hg r a p hm a t c h i n g ； a d a b o o s t ；d i s c r i m i n a t i v ec a p a b i l i t y ；f e a t u r ei n f l u e n c e ；s u p p o r tv e c t o rm a c h i n e s v 独创性说明 作者郑重声明：本博士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究 t 作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得 大连理工大学或其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作 的同志对本研究所做的贡献均已在论文。+ i 做了明确的说明并表示了谢 意。 作者签名：日期： 大连理_ l 大学博l j 学位# g 义 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位论文版权使用 规定”，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连理工大学可以将本学位论文的全部或部分内 容编入有_ 关数据库进行检索，也可采片j 影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论 文。 作者签名垄亟岛 导师签名：皇五+ 域 年月曰 1 2 5 1 绪论 1 1 研究背景和意义 身份认证是现代人们在生活中经常遇到的一个问题，几乎每时每刻都需要证明自己 的身份，例如：进入自己的家门需要随身携带的钥匙、参加入学考试需要出示自己的证 件、到银行取款需要提供自己的存折密码等。传统的身份认证方法可以分为两类：其 是基于身份标识物品的方法，如钥匙、证件、印鉴和磁卡等；其二是基于身份标识知识 的方法，如用户名和密码等。这些方法存在明显的不足之处 1 ：标识物品容易丢失或 被伪造，标识知识容易遗忘或被破解；更为严重的是传统的身份认证方法往往无法区分 标识物品真正的拥有者和取得标识物品的冒充者，一旦他人获得标识物品，就可以具有 与拥有者相同的权力，使真正拥有者的利益受到威胁。在信息技术飞速发展的今天，电 子商务、网上银行、公共安全等领域对身份认证的可靠度和方式提出了新的要求，传统 的身份认证方法已经不能满足这些要求。生物特征具有不易伪造、不会遗失、终身不变 和随身携带的优点，生物特征识别被认为是末来身份认证的发展方向，通过计算机利用 人体所固有的生理特征或行为特征进行自动身份识别和认证，是当前一项极为受到关注 并月发展迅速的热点学科和技术。 一般而言，任何一种生理或行为特征只要满足下面的条件 2 ，就可以作为生物特 征用于身份认证： ( 1 ) 普遍性。每个人都具有的特征； ( 2 ) 唯一性。任何两个人都不样的特征； ( 3 ) 稳定性。这种特征至少在一段时间内是不变的特征； ( 4 ) 可采集性。可以进行定量测量的特征。 然而，对于一个实际的身份认证系统，还应考虑如下几个因素： ( 1 ) 性能要求。所能达到的识别精度，对资源的要求，操作和环境因素对性能的影 响； ( 2 ) 可接受性。人们对r 常生活中使用某种生物特征的接受程度； ( 3 ) 防欺诈性。系统被欺诈方法骗过的难易程度： ( 4 ) 速度。是否具有较高的注册和识别速度。 目前人们正在研究或使用的生理特征有指纹、手形、掌纹、脸像、虹膜、视网膜、 脉搏、颅骨、耳廓等；行为特征有步态、声音、签字、按键力度等。基于这些生物特 幕1 ：g a b o r 小波变换的人情识别 征，人们已经发展了指纹识别、手形识别、人腧识别、虹膜识别、语音识另l j 、签名识别 等多种生物特征识别技术。生物特征识别能够克服传统身份认证方法的弊端，更加安 全、可靠、准确和方便。此外，生物特妊识别均借助于计算机技术实现，很容易配台计 算机和安全、监控、管理系统的整合，实现自动化管理。 微软公司董事长比尔盖茨曾做过这样的断言，牛物特征识别将成为未来几年i t 产 业的重要革新。作为新兴的身份认证方法，生物特征识别具有十分广阔的应用前景。自 从9 l l 事件之后，美国就开始大力发展生物特征识别技术，以此来加强对恐怖分子的 识别与防范提供保证与支持。美国连续发布三个法案强调在边检、执法、民航等领域应 用生物特征识别技术，并立法要求在2 0 0 4 年10 月以前在护照上使用生物特征识别技 术。2 0 0 3 年6 月，联合国国际民用航空组织就公布了生物特征识别技术的应用规划。 规划提出，个人护照中必须加入生物特征( 指纹、虹膜或人脸) ，并在进入各个国家的边 境时进行个人身份的确认。目前，此规划已在美国、欧盟、澳大利亚等国家和地区推广 实施。国际生物集团( i n t e r n a t i o n a lb i o m e m cg r o u p ，简称i b g ) 的统计表明 3 ，国际生 物特征识别技术市场的年收入到2 0 0 5 年底将超过1 8 亿美元，到2 0 0 6 年底将达到将近 2 7 亿美元的水平。同时，市场每年将以8 0 的速度增长，2 0 0 8 年可达4 6 亿美元。中国 正成为继美国、日本之后最具潜力的发展中市场，预计未来5 年内，生物特征识别技术 市场收入将达到3 0 0 亿元人民币。生物特征识别的发展方兴未艾，随着识别技术的不断 完善，逐渐取代传统的身份认证方法将是不可逆转的潮流。 i 誉 嫩 雾 1 “7 匿 黧i 圈 霆 雪 一一一 ii =圈啊 霹 圈 l l卜圈圈豳豳蚕 0 82 0 0 4撇5 2 0 0 62 0 0 72 0 0 8 图1 1 生物特征的预计收入( 单位：百万美元) 3 f i g 1 1b i o m e t r i cp r o j e c t e dr e v e n u e s ( i nm i l u o n so f d o l l a r s ) 【3 】 2 大连理工大学博l 学位论文 人脸在社会交往中扮演着十分重要的角色，足人类在确定个人身份时所采用的最 普通的生物特征。相对于其它的牛物特征识别技术来说，人脸识别具有以下技术优势： ( 1 ) 直观、友好、方便。人脸识别不会对使用者造成心理卜的障碍，并且比较符合 人们的习惯，很容易被大多数用户所接受； ( 2 ) 对用户的非十扰性。人脸识别不需要和设备直接接触，不需要被测试者的配 合，在这一点上是其它识别方式难以取代的； ( 3 ) 对硬件无特殊要求，可以借助于现有的硬件进行识别。数码摄像头、数码相 机、数码摄像机等已经走进人们的口常生活，这为人脸识别的应用提供了有力 的保障； ( 4 ) 通过对人脸表情的识别，可以获得其它的生物特征识别技术难以得到的信息。 由于人脸识别所具有的独特优势，它成为最近几年最受关注、市场份额增长最快的 一项生物特征识别技术( 如表1 1 所示) 。另外，人脸识别又是一项前沿理论课题，涉及 到模式识别、计算机视觉、图像处理、生理学、心理学以及认知科学等学科的内容。人 脸识别问题的深入研究和最终解决，可以极大地促进这些学科的发展和成熟，并为解决 其它类似复杂模式识别问题的研究提供重要启示。 表1 1 几种生物特征的预计收入( 单位：百万美元) 3 、年份 类另j 2 0 0 32 0 0 4 2 0 0 52 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 指纹1 9 8 03 6 7 9 5 8 2 98 5 8 41 1 6 2 21 4 9 3 0 人脸5 0 01 1 4 22 2 8 04 1 7 06 2 2 18 0 2 ，3 手形4 3 08 7 91 2 3 11 3 7 41 4 8 11 5