基于全局和局部特征集成的人脸识别技术分析

全宏达

（河南理工大学 计算机科学与技术学院，河南 焦作 454000）

1 人脸识别技术提出的背景

要想运用人脸识别技术进行高效的现代化工作，就先要保证人脸识别技术的有效性和科学性。采用全局特征和局部特征集成的方式进行人脸识别具有一定的先进性，是一种利用串行和并行相结合的方式进行面部特征识别和收集的技术。在当今人口爆炸、人口流动迅速的时代，很多社会运行的新因素正在进入人们的视野，将人脸识别技术作为社会运行的辅助手段具有重要意义，因此，有必要对全局特征和局部特征集成的人脸识别技术进行相对深入的研究和分析，以促进我国的人脸识别技术发挥更大作用。

2 基于全局特征和局部特征的人类面部识别技术概况介绍

想要充分了解这一面部识别技术，就需要对其进行多方面的介绍和分析。

2.1 基于全局特征和局部特征的人类面部识别技术的发展

自动化的人脸识别相关技术是近年来科学技术发展的产物，主要是利用现代计算机进行人类面部图像的分析和对比，通过专业技术的应用和专业化操作可以将人类面部图像中的有效信息进行记录，近年来已经被广泛应用于人类的身份识别方面，成为一种重要的信息收集和辨别方式。

早在20世纪中期，就已经有很多科学家进行了相关方面的探索，只是近年来才随着科学技术的突破性进展而成为一个十分受关注的热点话题[1]。基于全局特征和局部特征的人类面部识别技术具有重要的研究意义和实践价值，不仅可以促进多个相关学科的进一步深入发展，而且有利于促进现代经济社会的运行，具有十分广阔的现代社会应用前景。

2.2 基于全局特征和局部特征的人类面部识别技术的操作程序分析

基于全局特征和局部特征的人类面部识别技术的运行方式是有一定先后次序的，先是对人类面部器官扫描得到的全局特征进行分析和粗略的匹配，这一过程会运用到相关的人脸识别专业仪器，之后由操作人员将采集到的人脸全局结果和采集对象的局部特征进行更加精细化的对比和集成，以达到精细化确认的目的。在这一整体过程中，全局提取和局部提取会运用到不同的方法，为了提升研究的精确度，促进研究达到良好的效果，可以依据相应的大规模数据库进行样本采集[2]。

以上措施不仅可以提升基于全局特征和局部特征集成的人脸识别系统的高效性，而且可以有效提升系统运行工作的速度。

2.3 基于全局特征和局部特征的人类面部识别技术的现状概述

随着研究的深入发展和进一步突破，这一信息收集和识别技术已经获得了关键性的进展，而关键的一个步骤就是对人类面部图像特征的提取。人类面部特征的变化是有区分的，分为内在变化和外在变化两个方面。

前者的变化是人类个体的差异所导致的，属于人类自有的特殊本质。而后者则不然，多是因为受到多种因素的不断影响而发生的改变，影响因素会有很多，例如，人类的年龄、心情、表情以及生活环境等。

要想实现基于全局特征和局部特征的人类面部识别技术的高效应用，就需要对前者的变化进行准确记录和识别，识别技术和识别结果才是科学并且准确的。当前的创造性突破就体现在对于内在变化的收集，将使得人脸识别技术在现实生活中的应用成为可能[3]。

2.4 基于全局特征和局部特征的人类面部识别技术的分类分析

依据现在人类面部识别技术的发展，可以将人类面部的特征描述分为两大类，分别是对全局特征的采集描述和对局部特征的采集描述。其中，全局特征的采集描述是指在采集的结果中，采集所得特征向量的每一维都会涵盖人类面部的所有相关信息，会对人类面部进行整体性的反映。而与之相对应的，人类的局部面部特征就是指采集的每一维都会对人类面部的一部分区域进行反映和记录，更加注重提取人类面部一切局域性的、细节方面的特征。

在现实中，这两者都已经得到了较为广泛的应用，因为两者会因为本身的特点在不同的领域、不同的行业得到应用，发挥其优势和特征。

近年来，人类面部识别技术的进一步研究表明，这两类技术都是十分重要的。

3 基于全局特征和局部特征的人类面部识别技术应用概述

3.1 人类面部识别技术中全局特征和局部特征的不同作用

上文已经对全局特征采集和面部特征采集的特征和侧重点进行了介绍，接下来可以对其应用进行概述。基于全局特征作用分析的过程中，实验者会将面部器官完全相同的两个人的信息进行图像输入，这两个人不同的地方也是显而易见的，那就是发型以及脸型部分。

由于全局面部特征的采集针对的是人类整体性的特征，因此，系统在进行分析和对比之后会最终得出两个不同人的最终结论。相对应地，针对图像输入结果进行分析和对比，由于局部特征集成更加强调的是人类局部的、更加具有细节性的特征，因此，判别结果会针对图像对比结果将二人判别成相同的人。两种不同的集成分析方式得到的不同结果表明了对全局特征和局部特征进行集成的必要性。

3.2 人类面部识别技术中全局特征的提取应用概述

在对人类的面部全局进行提取、分析的过程中，主要采用的是一种较为常用的频谱分析方法，称为傅里叶变换。在人脸全局特征的收集过程中，虽然变化的系数会包含图像中的所有信息，但是全局性的信息主要会被保存在相对低频的系数中。具有全局性的系数会被技术进行相应的串接，最终形成一个特征向量。全局特征的提取和分析是一个需要对人类面部的所有特征进行采集的过程，包括人类的发型和脸型等。

选择合适的技术，将信息放在合适的频率内具有重要的意义，这一频谱分析方法的应用是经过试验检验的，具有一定的科学性，可以进行广泛采集应用。

3.3 人类面部识别技术中局部特征的提取应用概述

在对人类面部局部特征进行采集描述时，对细节的重视使得对相关技术的采取变得更加具有挑战性，因此，研究者在研究过程中决定采用一种用高斯包络函数进行约束的平面波。这种技术方法最开始是应用于对视觉皮层细胞进行实验模拟的过程，近年来才被应用于人类面部局部特征的描述，并且具有显著的效果。

在使用这一方法和相关图像进行操作之后，研究者就可以得出不同位置的一组特征。同样地，研究者会对这些特征进行串接，并且最终形成相应的特征向量。最后，实验者会采用一定的专业技术，如文档主题生成模型（Latent Dirichlet Allocation，LDA）等对特征向量进行专门的降维处理，最终得到关于人类面部的整体特征，为深入研究作准备。

3.4 人类面部识别技术中整体特征和局部特征的串行集成策略分析

通过实验介绍已经可以得知，全局特征的描述主要是对人脸所具有的整体性特征进行描述和分析，并且最终进行相对整体但粗略的对比和匹配。而局部特征的描述则是对人类面部的细节变化进行收集和描绘，并最终得到较为精细化的结果。

为了对比两种收集方式的优点，发挥综合性作用，实现人类面部识别技术中整体特征和局部特征的串行集成，研究者将会尝试构建出一个分类器，实现人类面部识别精确度和速度并存的最终结果。这一分类器的构建主要有两层，第一层主要发挥整体匹配的作用，第二层负责进行更加精准化的匹配和对比，人类面部识别中两个不同的问题，即人脸识别和确认，就都可以得到有效的解决，从而为人类面部识别技术在现代社会的应用打下坚实的基础。

4 结语

基于全局特征和局部特征的人类面部识别技术，对于现代的多学科深入研究和现代化信息社会发展都具有重要的意义，是一个具有时代特征的新型信息收集和识别技术。要想发挥人类面部识别技术中整体特征和局部特征的集成化效果，就需要了解局部特征和全局特征各自的优势和特点，并且选取合适的方法对这两种技术进行采集和对比。为了实现集成后的综合优势，可以尝试采用分类器的方式，进行多次信息匹配，同时发挥两种采集分析方式的优势。人脸识别技术是现代社会发展的产物，也将促进现代社会的进一步发展。