基于采样的二维独立分量分析的单训练样本人脸识别
人脸识别技术综述
人脸识别研究综述 摘要：论文首先介绍了人脸识别技术概念与发展历史，解释人脸识别技术的过程与优缺点；随后对近几年人脸识别技术的研究情况与一些经典的方法进行详细的阐述，最后提出人脸识别技术在生活中的应用与展望。 关键词：人脸识别研究现状应用与展望 一、概念 人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流。首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 二、发展历史 人脸识别的研究历史比较悠久。高尔顿(Galton)早在1888 年和1910 年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章，对人类自身的人脸识别能力进行了分析。但当时还不可能涉及到人脸的自动识别问题。最早的AFR1的研究论文见于1965 年陈（Chan）和布莱索（Bledsoe）在Panoramic Research Inc.发表的技术报告，至今已有四十年的历史。近年来，人脸识别研究得到了诸多研究人员的青睐，涌现出了诸多技术方法。 三、过程与优缺点 人脸的识别过程： (1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。 (3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库
人脸识别技术概述
计算机光盘软件与应用 2012年第5期 Computer CD Software and Applications 工程技术 — 49 — 人脸识别技术概述 杨万振 （东北大学，沈阳 110819） 摘要：作为多学科领域的具有挑战性的难题，人脸识别技术覆盖了模式识别、神经网络、生理学、计算机视觉、 心理学、数字图像处理、数学等诸多学科的内容。 关键词：人脸识别；算法 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9599(2012)05-0049-01 一、引言 人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。国内外的人脸识别的方法多种多样，并且不断有新的研究成果出现。但是，由于人脸识别问题巨大的复杂性，要建立一个能够完全自动完成人脸识别任务的计算机系统难度是相当大的，这不仅涉及到数字图像处理，而且还涉及到计算机视觉，人工智能和计算机网络及通讯等的多个学科领域的广泛知识。目前生物识别技术已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域等[1,2]。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域：1.公安、司法和刑侦。2.自助服务。3、.企业、住宅安全和管理。4.电子护照及身份证。5.信息安全。综上所述，人脸识别技术对于打击各类犯罪活动、维护国家安全和社会稳定等具有十分重大的意义。随着各种技术手段的综合应用和科学技术的发展， 相信人脸识别技术会不断向前发展，应用更加广泛。 二、人脸识别系统的基本框架 人脸识别过程包括两个主要环节：一是人脸的检测和定位，即从输入图像中找到人脸及其位置，并将人脸从中分割出来；二是对标准化的人脸图像进行特征提取与识别。 人脸识别系统基本框架图 如图所示，人脸识别系统各部分的功能和作用： （一）图像获取：用图像获取设备（数码相机、扫描仪、摄像机）获取图像，也可以在人脸图像库中获取图像，然后使用相应程序将图像转换成可处理的格式。 （二）检测定位：人脸检测是指在输入图像中确定所有人脸的大小、姿态和位置的过程。近年来，由于生物特征识别的发展和人际交互方式的发展，人脸检测定位的发展很迅速，但是其难点是容易受到亮度变化、人的头部姿势及图像背景等因素的影响。 （三）人脸图像预处理：对获取的图像进行适当的处理，使其具有的特征能在图像中表现的明显。该模块主要由灰度变化、光线补偿、对比度增强、高斯平滑处理、直方图均衡和图像二值化处理等子模块构成。 （四）特征提取部分：将预处理后得到的正规人脸图像按照相应的算法提取出用来识别的特征向量，将原始的人脸空间中的数据映射到特征空间中去。通常把原始人脸空间叫测量空间，把用以进行分类识别的空间叫特征空间，较高维数的测量空间的模 式表示可以经过变换变为在较低维数的特征空间中模式的表示。 （五）分类器设计：部分分类器的设计是在后台完成的，就是所谓训练过程，该过程结束后可生成分类器用于分类识别。模式识别问题事实上可以看做是一个分类问题，即把待识别的对象归于某一类之中。在人脸识别问题上就是把不同输入的人脸图像归于某个人这一类。其基本的做法就是在样本训练集的基础上确定某种判决规则，然后使按这种判决规则对待识别的对象进行分 类所引起的损失最小或造成的错误识别率最小。 （六）分类决策：就是运用已经设计好的分类器进行分类识别，得出最后的识别结果，并给出相应的判断。 三、人脸识别的常用方法 1.主分量分析法 2.线性判别分析法 3.独立分量分析法 4.隐马尔可夫模型法 5.弹性束图匹配法 四、人脸识别的技术优势 虽然目前人脸识别系统不是很成熟，但与虹膜识别、指纹 识别等其它生物特征识别技术相比，人脸识别的技术优势主要有以下几点： （一）非接触式操作，适用于隐蔽监控。由于人脸识别系统不需要接触，可以秘密开展，因此特别适用于网上抓逃、隐蔽监控等应用。这是虹膜、指纹等其他生物特征识别技术所不具备。 （二）无侵犯性，容易被接受。人脸识别系统一般为远距离 采集数据，减小了对用户造成生理上伤害几率，用户容易接受。 （三）图像采集设备成本低。目前，USBCCD/CMOS 摄像头非常低廉的价格，已成为计算机的标准配置，极大地扩展了人脸识别实用范围；此外，数码摄像机、数码相机和照片扫描仪等图像 采集设备在普通家庭的日益普及进一步增加了其可用性。 （四）更符合人类的识别习惯，可交互性强。人脸识别更 符合人识别人的习惯，故若与用户交互配合可以大大提高系统 的可靠性和可用性；但是指纹、虹膜识别却不具备如此优点。 （五）识别精确度较高、速度快。与其它生物识别技术相比，人脸识别的精度处于较高的水平，拒识率、误识率较低。 五、人脸识别研究的难点 人脸识别通常是通过对采集得到的人脸图像的分析计算来确定其身份的。人脸是具有复杂结构的三位可变形生物体，影响人脸识别效果的因素主要有以下几个： 姿态：人脸图像的变化，例如在三维人脸到二维人脸的成像过程中，由于相关的照相机-脸姿（正面的、45度、侧面、颠倒的）导致的不同，而一些脸部特征如眼睛或鼻子可能部分地或全部被遮挡。 组件的影响：面部的特征如胡须和眼镜等可能存在也可能不存在，这些组件包括形状、颜色和大小。 面部表情：人脸为可变形物体，人脸表情的变化直接影响人脸图像的模式。 图像的方向：照相机光轴的旋转不同可直接引起人脸图像的变化。 图像的条件：当图像产生时，一些因素如光(光谱、光源分布和强度)和照相机的特性(传感器的响应、透镜)影响人脸的外观。 参考文献： [1]Yin L.Basu A.Generating realistic facial expressions with wrinkles for model-based coding [J]．Computer Vision and Image Understanding,2001,84(2):201-240 [2]李云峰,杨益,田俊香.人脸识别的研究进展与发展方向[J].科技资讯,2008(5):23-32
开题报告：人脸识别
北方工业大学 本科毕业设计（论文）开题报告书 题目：基于直方图差值比较方法的人脸识别系统指导教师： 专业班级： 学号： 姓名： 日期：2013年3月20日
一、选题的目的、意义 近些年来，有关人脸的处理已受到广大研究人员越来越多的重视，如人脸识别、人脸定位、面部表情识别、人脸跟踪等。人脸处理系统在安全系统的身份认证、智能人机接口、图像监控、视频检索等领域有着广泛的应用前景。 此外在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。 同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同，有时更会有很大的差别，给识别带来很大难度。因此在各种干扰条件下实现人脸图像的识别，也就更具有挑战性。 人脸图像识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战性外，还其有许多潜在的应用前景，利用人脸图像来进行身份验证，可以不与目标相接触就取得样本图像，而其它的身份验证手段，如指纹、眼睛虹膜等必须通过与目标接触或相当接近来取得样木，在某些场合，这些识别手段就会有不便之处。
人脸识别实验报告
人脸识别——特征脸方法 贾东亚1２346046 一、实验目的 1、学会使用PCA主成分分析法。 ２、初步了解人脸识别的特征法。 3、更熟练地掌握ｍatｌab的使用。 二、原理介绍 1、ＰＣA(主成分分析法介绍） 引用一个网上的例子。假设有一份对遥控直升机操作员的调查,用x1(i)表示飞行员ｉ的 飞行技能，x2(i)表示飞行员ｉ喜欢飞行的程度。通常遥控直升飞机是很难操作的，只有那些 非常坚持而且真正喜欢驾驶的人才能熟练操作。所以这两个属性x1(i)和x2(i)相关性是非常强的。我们可以假设两者的关系是按正比关系变化的。如下图里的任意找的向量u1所示,数据散布在ｕ１两侧，有少许噪声。 现在我们有两项数据，是二维的。那么如何将这两项变量转变为一个来描述飞行员呢？由图中的点的分布可知,如果我们找到一个方向的Ｕ，所有的数据点在U的方向上的投影之 和最大,那么该U就能表示数据的大致走向。而在垂直于U的方向,各个数据点在该方向的投影相对于在U上的投影如果足够小,那么我们可以忽略掉各数据在该方向的投影,这样我们就把二维的数据转化成了在U方向上的一维数据。 为了将u选出来,我们先对数据进行预处理。先求出所有数据的平均值,然后用数据与平均值的偏差代替数据本身。然后对数据归一化以后,再代替数据本身。 而我们求最大的投影和，其实就是求各个数据点在U上的投影距离的方差最大。而ＸT u 就是投影的距离。故我们要求下式的最大值: 1 m ∑(x(i)T u)2=u T( 1 m ∑x(i)x(i)T m i=1 ) m i=1 u 按照u是单位向量来最大化上式,就是求1 m ∑x(i)x(i)T m i=1的特征向量。而此式是数据集的 协方差矩阵。
单样本人脸识别综述
单样本人脸识别综述 南京杭空航天大学 ELSEVIER 摘要 当前人脸识别技术主要挑战之一在于样本收集的困难性。很少的样本意味着在收集样本时付出更少的劳动，在存储和处理它们是付出更少的代价。不幸的是，许多现有的人脸识别技术很大程度上依赖于训练样本集的规模和代表性，如果系统中仅有一个训练样本，则将会导致严重的性能下降甚至无法工作。这种情况称之为“单样本”问题，即给出每人一幅人脸的存储数据库，目标是仅根据单幅人脸图像在不同的姿态、光照等条件下从数据库中识别人脸图像的身份。由于训练集非常有限，这样的任务队当前大多数算法而言都是非常具有挑战性的。现有许多技术正试图解决该问题，本文的目的是对这些算法进行分类和评估，对较为突出的算法进行了描述和批判的分析。并讨论了诸如数据采集、小样本规模的影响、系统评估等一些相关问题，同时提出了一些未来研究中具有前景的方向。 关键词：人脸识别；单训练样本 1 引言 作为少数几个同时具有高精度和低干涉的生物特征方法，人脸识别技术在信息安全、法律事实和监控、智能车、访问控制等方面具有大量的潜在应用。因此，在过去20年中人脸识别技术已经受到了来自学术和工业方面的极大关注。近来，一些作者已经从不同方面调查和评估了现有的人脸识别技术。例如，Samal et al. [4] and Valentin et al. [5]分别对基于特征和基于神经网络的技术进行了调研。Yang等[6]评述了人脸识别技术，Pantic and Rothkrantz[7]对自动面部表达分析进行了调研，Daugman [3]指出了涉及人脸识别系统有效性的几个关键问题，而最近的综述应该是Zhao et al. [1],他对许多最新的技术进行了评论。 人脸识别的目的是从人脸图像的数据库中的静态图像或视频图像中识别或验证一个或多个人。许多研究工作集中在怎样提高识别系统的精度，然而，大部分研究工作似乎忽视了一个可能来源于人脸数据库的潜在问题，即可能由于样本采集的困难或由于系统存储空间的限制，数据库中可能对每一个人只存储了一副样本图像。在这种条件下，诸如特征脸（Eigenface）和Fisher人脸识别技术等传统方法将导致严重的性能下降甚至无法工作（详见第2节）。这个问题称之为单样本问题，即即给出每人一幅人脸的存储数据库，目标是仅根据单幅人脸图像在不同的姿态、光照等条件下从数据库中识别人脸图像的身份。由于其挑战性和现实应用的重要性，这个问题很快成为了人脸识别技术近年来的一个研究热点，许多专用技术被开发来解决该问题，例如合成虚拟样本，局部化单一训练图像，概率匹配和神经网络方法。 本文最主要的贡献是给出这些从单一人脸图像进行人脸识别的特定方法一个综合的、评论性的综述。我们相信这些工作是对参考文献[1–7]的一个有用的补充，这些文献中所考察的大多数技术没有考虑单样本问题。实际上，通过对这个问题更多的关注和技术的详细研究，我们希望这篇综述能够对这些技术的基本原则、相互联系、优缺点以及设计优化提供更多深刻的理解。对一些相关问题，如数据收集、小样本空间的影响以及系统评估等也进行了讨论。 接下来我们首先试图建立有关什么是单样本问题以及为什么、何时应道考虑这个问题的一个公共背景。特别的，我们也讨论了该问题所不需要考虑的方面。在第三节我们继续回顾有关该问题的前沿技术。借此，我们希望能够借鉴一些有用的经验来帮助我们更有效地解决这个问题。在第四节中，我们讨论了有关性能评估的几个问题。最后，在第五节中我们通过讨论几个具有前景的研究方向对单样本问题进行了总结。
人脸识别技术综述 论文
本科生毕业论文（设计） 题目人脸识别技术综述 学院计算机学院 专业计算机科学与技术 学生姓名陶健 学号 0643041077 年级 2006 指导教师周欣 教务处制表 二Ο年月日
人脸识别技术综述 计算机科学与技术 学生陶健老师周欣 [摘要]随着社会信息化，网络化得不断发展，个人身份趋于数字化，隐性化，如何准确的鉴定，确保信息安全得到越来越多的重视。人脸识别，一种应用比较广泛的生物识别方法，在基于人脸固有的生物特征信息，利用模式识别和图行图像处理技术来对个人身份进行鉴定，在国家安全，计算机交互，家庭娱乐等其他很多领域发挥着举足轻重的作用，能提高办事效率，防止社会犯罪等，有着重大的经济和社会意义。 本文主要研究了人脸识别在图像检测识别方面的一些常用的方法。由于图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率，因此本文对图像的一些识别算法做了着重的介绍，例如基于二维Gabor小波矩阵表征人脸的识别算法，基于模型匹配人脸识别算法等。此外，本文还提及了一般人脸识别系统的设计，并着重介绍了图像预处理环节的光线补偿，图像灰度化等技术，使图像预处理模块在图像处理过程中能取到良好的作用，提高图像识别和定位的准确率。 [主题词]：人脸识别；特征提取；图像预处理；光线补偿
Face Recognition Overview Computer Science Student：TAO Jian Adviser: ZHOU Xin [Abstract] With the information society, network was growing, personal identity tends to digital, hidden, how to accurately identify, to ensure that information security is more and more attention. Face recognition, an application of biometric identification methods more widely, based on biometric facial information inherent in the use of pattern recognition and image processing techniques to map line of personal identity ,play a great role in the national security, computer interaction, family entertainment and many other areas. Face recognition can improve efficiency, prevent social crime, of course it has significant economic and social significance. This paper studies aspects of face recognition in image detection and some common methods of identification. As the image processing directly impact on the accuracy of location and identification, so some of image recognition algorithm will be focused presentation, such as Gabor wavelet-based two-dimensional matrix representation of face recognition algorithms, model-based matching face recognition algorithm. In addition, the article also mentioned a general recognition system design, and highlights the image preprocessing part of the light compensation, gray image techniques, the image preprocessing module in the image processing to get to the good , and improve image recognition and positioning accuracy. [Key Words] Face recognition; feature extraction; image preprocessing; light compensation
(完整)人脸识别技术大总结,推荐文档
人脸识别技术大总结 百度《人脸识别技术大总结》，觉得应该跟大家分享，这里给大家转摘到百度。 篇一：人脸识别技术的主要研究方法、绪论人脸识别是通过分析脸部器官的唯一形状和位置来进行身份鉴别。 人脸识别是一种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。 与其它身份识别方法相比，人脸识别具有直接、友好和方便等特点，因而，人脸识别问题的研究不仅有重要的应用价值，而且在模式识别中具有重要的理论意义，目前人脸识别已成为当前模式识别和人工智能领域的研究热点。 本章将简单介绍几种人脸识别技术的研究方法。 关键词：人脸识别、人脸识别技术的主要研究方法目前在国内和国外研究人脸识别的方法有很多，常用的方法有：基于几何特征的人脸识别方法、基于代数特征的人脸识别方法、基于连接机制的人脸识别方法以及基于三维数据的人脸识别方法。 人脸识别流程图如图．所示：图．人脸识别流程图、基于几何特征的人脸识别方法基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法，由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设：人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性，如形状、肤色、纹理、边缘信息等。 基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征，并利用这些
特征来定位入脸。 这类方法在特定的环境下非常有效且检测速度较高，对人脸姿态、表情、旋转都不敏感。 但是由于人脸部件的提取通常都借助于边缘算子，因此，这类方法对图像质量要求较高，对光照和背景等有较高的要求，因为光照、噪音、阴影都极有可能破坏人脸部件的边缘，从而影响算法的有效性。 模板匹配算法首先需要人作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板)，思想汇报专题然后在检测人脸时，计算输入图像与模板之间的相关值，这个相关值通常都是独立计算脸部轮廓、眼睛、鼻子和嘴各自的匹配程度后得出的综合描述，最后再根据相关值和预先设定的阈值来确定图像中是否存在人脸。 基于可变模板的人脸检测算法比固定模板算法检测效果要好很多，但是它仍不能有效地处理人脸尺度、姿态和形状等方面的变化。 基于外观形状的方法并不对输入图像进行复杂的预处理，也不需要人工的对人脸特征进行分析或是抽取模板，而是通过使用特定的方法(如主成分分析方法()、支持向量机()、神经网络方法()等)对大量的人脸和非人脸样本组成的训练集(一般为了保证训练得到的检测器精度，非人脸样本集的容量要为人脸样本集的两倍以上)进行学习，再将学习而成的模板或者说分类器用于人脸检测。 因此，这也是种自下而上的方法。 这种方法的优点是利用强大的机器学习算法快速稳定地实现了很
人脸识别发展历史介绍
人脸识别发展历史介绍 1 引言 在我们生存的这个地球上，居住着近65亿人。每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等少数几个区域组合而成，它们之间的大体位置关系也是固定的，并且每张脸的大小不过七八寸见方。然而，它们居然就形成了那么复杂的模式，即使是面容极其相似的双胞胎，其家人通常也能够非常容易地根据他们面孔上的细微差异将他们区分开来。这使得我们不得不承认这个世界上找不出两张完全相同的人脸!那么，区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么?能否设计出具有与人类一样的人脸识别能力的自动机器?这种自动机器的人脸识别能力是否能够超越人类自身?对这些问题的分析和解答无疑具有重要的理论和应用价值，这正是众多从事自动人脸识别研究的研究人员所面临的挑战。 然而，对这些问题的回答并不像看起来那么容易。即使在大量来自模式识别、计算机视觉、神经计算、生理学等领域的研究人员对自动人脸识别艰苦工作40余年之后，这些最基本的科学问题仍然困惑着研究人员。而退一步讲，即使对我们自己，尽管我们每天都在根据面孔区分着亲人、同学、朋友、同事等，大多数人却很难准确地描述出自己到底是如何区分他们的，甚至描述不出自己熟悉的人有什么具体的特征。即使专门从事相关的生理学、心理学、神经科学研究的一些专家，也很难描述清楚人类人脸识别的生理学过程。这意味着基于仿生学的人脸识别研究路线在实践上是难以操作的。当然，飞机的翅膀并不需要像鸟儿的翅膀一样煽动，自动人脸识别的计算模型也未必需要模拟“人脑”。我们也许可以通过另外的途径，例如建立人脸识别的计算模型，这种计算模型可能是基于仿生神经网络的，也可能是纯粹基于统计的，或者是这二者之外的第三只眼睛，并通过构建实用的自动人脸识别系统来验证这些计算模型，从而找出对上述基本科学问题的解答。 本文首先给出了人脸识别的一个一般计算模型，然后简单回顾自动人脸识别的研究历史，接下来阐述人脸识别的研究现状并介绍几种主流的技术方法，简单介绍计算所人脸识别研究组的研究进展，最后对上述哲学层面的问题作了一些简单的探讨。
人脸识别技术综述解读
人脸识别研究 代上 （河南大学环境与规划学院河南开封 475004） 摘要：现今世界经济发展迅速，而面对繁杂的社会安全问题却显得有些捉襟见肘，人脸识别技术能够因通过面部特征信息识别身份而受到广泛关注。人脸识别通常使用采集含有人脸图像或视频流的设备，将收集到的人脸信息进行脸部检测,进而与数据库中已有信息进行对比确定被识别对象的身份,已经广泛的应用于公共安全、教育等多个方面，且在以后的社会发展中具有很大的应用前景。本文主要对人脸识别的发展历程、主要识别方法予以总结概括，并对其应用范围与发展趋势进行分析。 关键词：人脸识别；方法；应用；发展 1引言 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。该项技术目前应用到社会的各个领域，例如个人家庭自动门的安全系统、犯罪人的身份识别系统、银行自动取款的服务系统等。 人脸识别系统给人带了很多方便，应用能力很强，但是人脸识别仍然有很多阻碍其发展的困难之处。主要表现在：在收集图像中目标自身的影响；在系统收集图像的过程中容易受到各种外界因素以及系统收集图像之后由于其它因素造成的面部损伤所带来的影响；随着时间的变迁，人的面部逐步发生变化的影响。这些都对人脸识别技术的发展造成了一定的困难，也使得该项技术面临着多种挑战性。 2 人脸识别研究的发展历史与研究现状 2.1发展历史 很早在19世纪80年代就有关于通过人脸对人类的身份进行辨别的论文发表，但是由于技术水平与设备的限制，人脸识别技术并没有受到重视。直到20世纪60年代末，Blcdsoc[1]提出了人脸识别研究的雏形，人脸识别技术才被人们接受。 在人脸识别研究的早期阶段，人们主要研究的是人脸识别的各种方法，但是在实际应用方面却没有得到实质性的进展。 进入20世纪90年代末的时候，人脸识别技术进入了一个快速发展阶段，在这个时期各种新的人脸识别方法相继出现，并创建了人脸图像数据库，对人脸识别的发展起到了巨大的促进作用。在实际应用方面也取得了很大的进展，运用人脸识别技术的产品逐渐进入了社会市场。 进入21世纪以后，人脸识别技术已经逐步发展成熟，但是由于非理想条件如（光照、天气、姿态）的影响，对人脸识别技术的要求也更高。为了解决这些不利因素所造成的影响，研究者们一直努力寻找更加趋于完美的方法，从而减少这些因素所带来的不利影响。 2.2研究现状 近几年来，人脸识别技术已经从以前的认知阶段发展到了实际应用阶段。但是由于每个人的面部都会因为各种不同的原因发生改变，这给人脸识别带来了不小的影响。如光照不同
数字图像处理在人脸识别中的应用
基于肤色的人脸检测 摘要 本文介绍了人脸图像识别中所应用MATLAB对图像进行预处理，应用该工具箱对图像进行经典图像处理,通过实例来应用matlab图像处理功能，对某一特定的人脸图像处理，进而应用到人脸识别系统。本文在总结分析人脸识别系统中几种常用的图像预处理方法基础上，利用MATLAB实现了一个集多种预处理方法于一体的通用的人脸图像预处理仿真系统，将该系统作为图像预处理模块可嵌入在人脸识别系统中，并利用灰度图像的直方图比对来实现人脸图像的识别判定。 关键词:脸部定位，特征提取，图像处理，MATLAB
Abasract This paper introduces the application of MATLAB in face image recognition of image preprocessing,the application of the toolkit for classical image processing, application MATLAB image processing function through instance,for a particular face image processing,and then applied to the face recognition system.In face recognition system based on the summary analysis of several commonly used image preprocessing method based on the MATLAB implements a collect a variety of pretreatment method for the integration of the universal facial image preprocessing simulation system,the system as the image preprocessing module can be embedded in a face recognition system,and use the gray histogram of the image matching to realize the face image recognition. Key words:face positioning,feature extraction,picture processing,MATLAB
基于matlab的人脸识别算法(PCA)
3.基于matlab的人脸识别算法 3.1 问题描述 对于一幅图像可以看作一个由像素值组成的矩阵，也可以扩展开，看成一个矢量，如一幅 N*N 象素的图像可以视为长度为N2 的矢量，这样就认为这幅图像是位于N2 维空间中的一个点，这种图像的矢量表示就是原始的图像空间，但是这个空间仅是可以表示或者检测图像的许多个空间中的一个。不管子空间的具体形式如何，这种方法用于图像识别的基本思想都是一样的，首先选择一个合适的子空间，图像将被投影到这个子空间上，然后利用对图像的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度，最常见的就是各种距离度量。因此，本次试题采用PCA算法并利用GUI实现。 对同一个体进行多项观察时，必定涉及多个随机变量X1，X2，…，Xp，它们都是的相关性, 一时难以综合。这时就需要借助主成分分析来概括诸多信息的主要方面。我们希望有一个或几个较好的综合指标来概括信息，而且希望综合指标互相独立地各代表某一方面的性质。 任何一个度量指标的好坏除了可靠、真实之外，还必须能充分反映个体间的变异。如果有一项指标，不同个体的取值都大同小异，那么该指标不能用来区分不同的个体。由这一点来看，一项指标在个体间的变异越大越好。因此我们把“变异大”作为“好”的标准来寻求综合指标。3.1.1 主成分的一般定义 设有随机变量X1，X2，…，Xp，其样本均数记为，，…，，样本标准差记为S1，S2，…，Sp。首先作标准化变换，我们有如下的定义： (1) 若C1=a11x1+a12x2+ … +a1pxp，…，且使 Var(C1)最大，则称C1为第一主成分； (2) 若C2=a21x1+a22x2+…+a2pxp，…，(a21，a22，…，a2p)垂直于(a11，a12，…，a1p)，且使Var(C2)最大，则称C2为第二主成分； (3) 类似地，可有第三、四、五…主成分，至多有p个。 3.1.2 主成分的性质 主成分C1，C2，…，Cp具有如下几个性质： （1) 主成分间互不相关，即对任意i和j，Ci 和Cj的相关系数 Corr(Ci，Cj)=0 i j (2) 组合系数(ai1，ai2，…，aip)构成的向量为单位向量， (3) 各主成分的方差是依次递减的，即 Var(C1)≥Var(C2)≥…≥Var(Cp)
基于K-L变换的人脸识别
基于K-L变换的人脸识别 一、实验原理及基本要求 特征脸方法是基于K-L变换的人脸识别方法，K-L变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过K-L变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法用于人脸识别的基本思想。在人脸识别中，可以用离散K-L变换对人脸图像的原始空间进行转换，即构造人脸图像数据集的协方差矩阵，对之进行正交变换，求出协方差矩阵的特征向量，再依据特征值的大小对这些特征向量进行排序，每一个向量表示人脸图像中一个不同数量的变量，这些特征向量表示特征的一个集合，它们共同表示一个人脸图像。在人脸识别领域，人们常称这些特征向量为特征脸。每一个体人脸图像都可以确切地表示为一组特征脸的线性组合。这样我们首先通过有指导的训练（给定训练样本集已知分类）得到样本集在特征脸空间中的坐标。训练完成后，输入待辨识图像，求得在特征脸空间的坐标，采用欧式距离法，就可以实现人脸识别。 我们从网上下载人脸图像，构建人脸训练数据库和测试数据库，采用K-L变换进行特征脸提取，并实现人脸识别。通过K-L变换在人脸识别中的应用，加深对所学内容的理解和感性认识。 二、具体做法及流程图 ORL人脸库是由英国剑桥Olivetti实验室从1992年4月到1994年4月期间拍摄的一系列人脸图像组成，共有40个不同年龄、不同性别和不同种族的对象。每个对象10幅图像共计400幅灰度图像组成，图像尺寸是92×112，图像背景为黑色。其中人脸部分表情和细节均有变化，例如笑与不笑、眼睛睁着或闭着，戴或不戴眼镜等，人脸姿态也有变化，其深度旋转和平面旋转可达20度，人脸尺寸也有最多10%的变化。该库是目前使用最广泛的标准数据库，它含有大量的比较结果。 本次试验我们用的是ORL人脸库中的人脸样本集，每个人的人脸样本集中含有十个人脸样本。我们从其中挑出训练样本和测试样本。对训练样本集采用K-L变换进行特征脸提取，并对测试样本集进行人脸识别。 步骤：
基于深度学习的人脸识别技术综述
基于深度学习的人脸识别技术综述 简介：人脸识别是计算机视觉研究领域的一个热点，同时人脸识别的研究领域非常广泛。因此，本技术综述限定于：一，在LFW数据集上（Labeled Faces in the Wild）获得优秀结果的方法; 二，是采用深度学习的方法。 前言 LFW数据集（Labeled Faces in the Wild）是目前用得最多的人脸图像数据库。该数据库共13，233幅图像，其中5749个人，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图，少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。该数据集有6中评价标准： 一，Unsupervised； 二，Image-restricted with no outside data； 三，Unrestricted with no outside data； 四，Image-restricted with label-free outside data； 五，Unrestricted with label-free outside data； 六，Unrestricted with labeled outside data。 目前，人工在该数据集上的准确率在0.9427~0.9920。在该数据集的第六种评价标准下（无限制，可以使用外部标注的数据），许多方法已经赶上（超过）人工识别精度，比
如face++,DeepID3，FaceNet等。 图一/表一：人类在LFW数据集上的识别精度
表二：第六种标准下，部分模型的识别准确率（详情参见lfw结果） 续上表
基于图像处理的人脸识别系统
东北大学 硕士学位论文 基于图像处理的人脸识别系统 姓名：周丹 申请学位级别：硕士 专业：控制理论与控制工程指导教师：王建辉 20050701
东北大学硕士学位论文第一章引言 如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。总之，要让计算机象人一样方便准确地识别大量的人脸尚需不同学科研究领域的科学家共同做出不懈的努力。 １．３模式识别的基本概念 模式识别研究的内容是利用计算机对客观物体进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符合。 在模式识别学科中，就“模式”与“模式类”而言，模式类是一类事物的代表，而“模式”则是某一事物的具体体现，如数字０，ｌ，２，３，４，５，６，７，８，９是模式类，而用户任意手写的一个数字或任意一个印刷数字则是“模式”，是数字的具体化。 在模式识别技术中，被观测的每个对象称为样品，用ｘ表示，样品的数量用Ｎ表示。 对于一个样品来说，必须确定一些与识别有关的因素作为研究的根据，侮‘ 个因素称为一个特征。模式就是样品所具有的特征描述。模式的特征集由处于同 一个特征空间的特征向量表示，特征向量的每个元素成为特征，该向量也因此称为特征向量。一般地用小写英文字母ｘ，个特征，则可把Ｘ看作一个ｎ维列向量，ｘ榧 Ｙ，ｚ来表示特征。如果一个样品Ⅳ有ｎ该向量ｘ称为特征向量，记作： ’，Ｘ月 模式识别问题就是根据ｘ的几个特征来判别模式工属于ｑ，国：，．．．，∞。类中的 哪一类。 １．４模式识别系统组成 一个典型的模式识别系统如图３．１所示，由数据获取、预处理、特征提取、分类决策及分类器设计五部分组成。一般分为上下两部分。上半部分完成未知类别模式的分类；下半部分属于设计分类器的训练过程，利用样品进行训练，确定分 ２ ＸＧ 一一
opencv 人脸识别 (二)训练和识别
?转为灰度和对齐是后面做训练时EigenFaceRecognizer的要求； ?归一化是防止光照带来的影响 在上一篇的 2.2 Prehelper.cpp文件中加入函数 void resizeandtogray(char* dir,int k, vector
1.void resizeandtogray(char* dir,int K, vector 实验六 基于回归模型的增量人脸识别探索性实验 1． 实验目的 ● 了解数字图像的基本概念，了解人脸识别的基本含义； ● 掌握基于回归模型的人脸识别算法的基本原理； ● 了解Matlab 中基本的文件和图像处理命令。 2． 实验任务 利用各种增量人脸识别算法：基于回归模型的增量人脸识别算法，最远子空间增量分类算法、最近最远子空间增量分类算法或其他快速算法，选择其中的一种或几种算法，对给定的人脸数据库进行识别测试，得出识别正确率和（或）运行时间。并与第5节不采用增量学习的算法进行比较，分析实验结果。在实验过程中，可以察看原始的人脸图片，哪些人脸识别错误？该算法有哪些优缺点？改进方向是什么？ 2.1实验原理 在本次实验中选取基于回归模型的增量人脸识别算法； 增量学习可以利用原有训练样本已得到的计算结果和新增数据来计算新的参数，不再需要原来的样本数据，从而降低学习的开销，提高算法处理数据的运行效率。即主要推导求逆矩阵的增量学习公式，以提高LRC 处理较大规模数据的效率。 2.1.1预处理：对训练数据和测试数据对应的图像的像素都映射到[0,1]区间；将一个数据集剖分为训练数据集和测试数据集。 2.1.2读入训练数据，利用LRC 算法和逆矩阵的增量学习公式，得到 令(1)(1)111111111T N N N N N T N N N N N T N N N N T N N N R R R c R ?+?++++?+++++=∈=∈=∈=∈A X X A X X X x x x α 11111 11111记 T N N N N N N N N N R t c --+?+-++++??=-?=∈?A A αααγ 龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/b012332750.html, 人脸识别技术综述 作者：唐勇 来源：《硅谷》2011年第09期 摘要：人脸识别是模式识别领域中一个具有实际应用价值和广阔应用前景的研究课题。 系统的对主流人脸识别算法进行综述，总结现阶段人脸识别研究的困难，并对未来人脸识别的发展方向进行展望。 关键词：人脸识别；光照补偿；人脸检测 中图分类号： TP316文献标识码：A文章编号：1671－7597（2011）0510029－01 0 引言 在信息技术飞速发展的今天，电子商务、电子银行、网络安全等应用领域急需高效的自动身份认证技术。当前，我国的各种管理系统大部分都使用证件、磁卡、IC卡和密码等传统技 术保障系统安全，在一定程度上无法避免伪造、丢失、窃取或遗忘，存在极大的安全隐患。基于人体生物特征的身份鉴别方法，如指纹识别、虹膜识别、人脸识别等利用生物特征的普遍性、唯一性、永久性、可接受性、防卫性进行身份识别可以避免上述已有的身份鉴别技术缺陷。 1 人脸识别常用算法 随着社会对人脸识别系统的迫切需求人脸识别研究再次成为热门课题。2008年我国在奥 运会的历史上是第一次采用人脸识别这种生物识别系统为之提供安全保障。目前常见的人脸识别基本算法可分为以下几类： 1.1 基于几何特征的人脸识别方法[2]。这类方法是通过人脸面部拓扑结构几何关系的先验知识，利用基于结构的方法在知识的层次上提取人脸面部主要器官特征，将人脸用一组几何特征矢量表示，识别归结为特征矢量之间的匹配。基于几何特征的识别方法具有存储量小、对光照不敏感等优点。但这种方法抽取稳定的特征比较困难，对强烈的表情变化和姿态变化鲁棒性较差，适合用于粗分类。 1.2 基于特征脸的人脸识别方法。特征脸法是人脸识别中常用的一种方法。该方法的主要是从人脸图像的全局特征出发，运用Karhunen Loeve变换理论，在原始人脸空间中求得一组正交向量，并以此构成新的人脸空间，使所有人脸的均方差最小，达到降维的目的。特征脸方法易受角度、光照、表情等干扰导致识别率下降。华工数学实验基于回归模型的增量人脸识别探索性实验
人脸识别技术综述