人脸识别技术的研究和应用

贺成彦

摘要： 本文根据人脸识别技术的特点和实际，结合信息化发展和应用规律，从信息技术和业务管理的角度，对人脸识别技术的基本理论和解决方案进行分析和研究。意在探索和总结人脸识别技术的应用，为各行业智能化解决方案提供参考。

关键词：人脸识别;信息技术;智能识别;神经网络

21世纪以来，计算机视觉技术得到了迅速的发展。它广泛应用于：数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域。该技术是人工智能技术的重要组成部分，也是当今计算机科学研究的前沿领域。其中，人脸识别以及图像处理是计算机视觉内的一个热门研究课题，也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。

一、研究背景及概述

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。在不同的生物特征识别方法中，人脸识别有其自身特殊的优势，因而在生物识别中有着重要的地位。

人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒的生物识别技术，具有极其广阔的市场应用前景。在公安、国防、海关、交通、金融、社保、医疗及其他民用安全控制等行业和部门存在着广泛的需求。

二、技术方案介绍

1.人脸识别的一般流程：

（1）人脸采集

不同的人脸图像通过摄像镜头采集得到，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等，当采集对象在设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄人脸图像。

（2）人脸检测

在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。

（3）人脸图像预处理

基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理 的早期阶段对它进行灰度矫正、噪声过滤等图像预处理。人脸对准（得到人脸位置端正的图像），人脸图像的光线补偿，灰度变换、直方图均衡化、归一 化（取得尺寸一致，灰度取值范围相同的标准化人脸图像），几何校正、中值滤波（图片的平滑操作以消除噪声）以及锐化等。

（4）人脸特征提取

人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。

2.人脸识别的主要方法

（1）Eigen Face（特征脸）

MIT实验室的特克（Turk）和潘特（Pentland）提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的 人脸识别方法。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关 量（Normalized Correlation）方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。

（2）Fisher Face（渔夫脸）

贝尔胡米尔（Belhumeur）等提出的 Fisherface 人臉识别方法是这一时期的另一重要成果。该方法 首先采用主成分分析（PCA）对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析（LDA）的方法 变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该方法目前仍然是主流的人脸 识别方法之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA 判 别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。

（3）EGM（弹性图匹配）

其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处 的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换12特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何 关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化搜索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点， 同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识 别过程。该方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。

（4）基于几何特征的方法

几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。

（5）基于神经网络的方法

神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。

（6） 基于线段Hausdorff 距离（LHD） 的方法

心理学的研究表明，人类在识别轮廓图（比如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。

（7）基于支持向量机（SVM） 的方法

近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本（每类300个），这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。

三、其他人脸检测技术方案

1.机器学习 KNN实现人脸识别

KNN（K-Nearest Neighbor）算法思想非常简单：对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。它的工作原理是利用训练数据对特征向量空间进行划分，并将划分结果作为最终算法模型。

2.CNN神经网络实现人脸识别

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层（convolutional layer）和池化层（pooling layer）。

四、应用前景

1.大数据与人脸识别的融合将进一步加深

随着人脸识别技术在公共安全、政府职能领域的纵向推进，尤其是在公安系统，利用人脸识别技术将海量照片数据利用起来，可以在很大程度上提升整个公安信息化的管理水平，目前深圳市公安系统已经在积极实践，将来会有更多的地区以及更多的领域将会积极探索大数据与人脸识别融合技术的应用。

2.3D人脸识别技术产品将逐步取代2D人脸识别技术产品

基于3D的人脸识别算法能够弥补2D投影造成有效识别信息丢失的问题，对于人脸旋转、遮挡、极度相似的传统难点具有很好的解决方式。2018年2月7日，人脸识别技术领先企业云从科技正式发布“D结构光人脸识别技术”，标志着我国在3D人脸识别技术产品领域取得了重大进展。

3.安防仍是未来人脸识别技术应用的重要增长极

近年来，安防行业的迅速发展，为人脸识别应用提供了可以发挥的舞台;另一方面，随着人脸识别技术的进一步发展，为安防行业开拓了新的市场。前瞻产业研究院分析认为，智能视频分析将是大安防市场未来的方向之一，而人脸识别是其中非常重要的技术和应用。智能视频监控人脸识别系统是视频监控系统与人脸识别技术的有效结合，能大大提高安全防范能力。