人脸识别核心算法技术

人脸识别核心算法技术在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端识别算法。1、在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端识别算法。识别算法要完成人脸特征提取，并与库存人脸进展比对，完成最终分类。我们在这方面主要工作包括：·基于LGBP人脸识别方法问题：统计学习目前已经成为人脸识别领域主流方法，但实践说明，基于统计学习方法往往会存在“推广能力弱〞问题，尤其在待识别图像“属性〞未知情况下，更难以确定采用什么样训练图像来训练人脸模型。鉴于此，在对统计学习方法进展研究同时，我们还考虑了非统计模式识别一类方法。思路：对于给定人脸图像，LGBP方法首先将其与多个不同尺度和方向Gabor滤波器卷积〔卷积结果称为Gabor特征图谱〕获得多分辨率变换图像。然后将每个Gabor特征图谱划分成假设干互不相交局部空间区域，对每个区域提取局部邻域像素亮度变化模式，并在每个局部空间区域内提取这些变化模式空间区域直方图，所有Gabor特征图谱、所有区域直方图串接为一高维特征直方图来编码人脸图像。并通过直方图之间相似度匹配技术〔如直方图交运算〕来实现最终人脸识别。在FERET四个人脸图像测试集合上与FERET97结果比照情况见下表。由此可见，该方法具有良好识别性能。而且LGBP方法具有计算速度快、无需大样本学习、推广能力强优点。表.LGBP方法与FERET'97最正确结果比照情况·基于AdaBoostGabor特征选择及判别分析方法问题：人脸描述是人脸识别核心问题之一，人脸识别研究实践说明：在人脸三维形状信息难以准确获取条件下，从图像数据中提取多方向、多尺度Gabor特征是一种适宜选择。使用Gabor特征进展人脸识别典型方法包括弹性图匹配方法〔EGM〕和Gabor特征判别分类法〔GFC〕。EGM在实用中需要解决关键特征点定位问题，而且其速度也很难提高；而GFC那么直接对下采样Gabor特征用PCA降维并进展判别分析，尽管这防止了准确定位关键特征点难题，但下采样特征维数仍然偏高，而且简单下采样策略很可能遗漏了非常多有用特征。摘要：针对上述问题，我们考虑如何对Gabor特征进展有效降维，将目前受到极大关注AdaBoost算法创新性应用于Gabor特征选择上来，用于提取对识别最有利特征〔我们称这些选择出来Gabor特征为AdaGabor特征〕，并最终通过对AdaGabor特征判别分析实现识别〔称该方法为AGFC识别方法〕。在CAS-PEAL和FERET人脸图像库上比照实验说明：AGFC方法不但可以大大降低Gabor特征维数从而可以更加有效地防止“维数灾难问题〞，降低了计算复杂度，同时识别精度也有了较大提高。将AGFC与EGM，GFC进一步比拟可以看出：无论是EGM还是GFC，均是主观选择假设干面部关键特征点提取人脸特征表示，而我们提出AGFC方法那么是通过机器学习方法自动选择那些对区分不同人脸具有关键作用Gabor特征。参见以下图所示三者之间区别与联系。三种不同人脸建模方法比拟示意图·基于SVKernel判别分析方法sv-KFD摘要：支持向量机〔SVM〕和KernelFisher分析是利用kernel方法解决线性不可分问题两种不同途径，我们将二者进展了有机结合。我们首先证明了SVM最优分类面法向量在基于支持向量类内散度矩阵前提下具有零空间性质，基于此定义了核化决策边界特征矩阵〔KernelizedDecisionBoundaryFeatureMatrix，简写为KDBFM〕，最后利用基于零空间KernelFisher方法计算投影空间。我们还进一步提出了融合类均值向量差及KDBFM来构建扩展决策边界特征矩阵〔EKDBFM〕方法，并把这两种方法成功地应用到了人脸识别领域，在FERET和CAS-PEAL数据库实验结果说明该方法比传统人脸识别算法具有更好识别性能。·基于特定人脸子空间人脸识别方法问题：Eigenface是人脸识别领域最著名算法之一，本质上是通过PCA来求取人脸图像分布线性子空间，该空间从最正确重构角度反映了所有人脸图像分布共性特征，但对识别而言，这样特征却未必有利于识别，识别任务需要是最大可能区分不同人脸特征。摘要：“特征脸〞方法中所有人共有一个人脸子空间，而我们方法那么为每一个体人脸建立一个该个体对象所私有人脸子空间，从而不但能够更好描述不同个体人脸之间差异性，而且最大可能地摈弃了对识别不利类内差异性和噪声，因而比传统“特征脸算法〞具有更好判别能力。另外，针对每个待识别个体只有单一训练样本人脸识别问题，我们提出了一种基于单一样本生成多个训练样本技术，从而使得需要多个训练样本个体人脸子空间方法可以适用于单训练样本人脸识别问题。在YaleFaceDatabaseB人脸库比照实验也说明我们提出方法比传统特征脸方法、模板匹配方法对表情、光照、和一定范围内姿态变化具有更优识别性能。2、人体面貌识别技术包含三个局部：〔1〕人体面貌检测面貌检测是指在动态场景与复杂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：①参考模板法首先设计一个或数个标准人脸模板，然后计算测试采集样品与标准模板之间匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；②人脸规那么法由于人脸具有一定构造分布特征，所谓人脸规那么方法即提取这些特征生成相应规那么以判断测试样品是否包含人脸；③样品学习法这种方法即采用模式识别中人工神经网络方法，即通过对面像样品集和非面像样品集学习产生分类器；④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规律来进展检测。⑤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孔间投影之间距离判断是否存在面像。值得提出是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。〔2〕人体面貌跟踪面貌跟踪是指对被检测到面貌进展动态目标跟踪。具体采用基于模型方法或基于运动与模型相结合方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效手段。〔3〕人体面貌比对面貌比对是对被检测到面貌像进展身份确认或在面像库中进展目标搜索。这实际上就是说，将采样到面像与库存面像依次进展比对，并找出最正确匹配对象。所以，面像描述决定了面像识别具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：①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大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像特征向量。②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，在进展比对时，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进展匹配。此外，还有采用模式识别自相关网络或特征与模板相结合方法。人体面貌识别技术核心实际为“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原始参数进展比拟、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。3、人体面貌识别过程一般分三步：〔1〕首先建立人体面貌面像档案。即用摄像机采集单位人员人体面貌面像文件或取他们照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹〔Faceprint〕编码贮存起来。〔2〕获取当前人体面像即用摄像机捕捉当前出入人员面像，或取照片输入，并将当前面像文件生成面纹编码。〔3〕用当前面纹编码与