如何把人脸检测技术应用到拍照软件中

如何利用人脸检测技术获取照片头像

人脸检测的英文名称是Face Detection. 人脸检测问题最初来源于人脸识别（Face Recognition）。人脸识别的研究可以追溯到上个世纪六、七十年代，经过几十年的曲折发展已日趋成熟。

现在我们也可以把人脸检测这一技术应用到拍照软件中，海量照片拍摄发卡系统就很成熟地把这项技术应用到软件中，利用人脸检测技术从拍摄好的照片中提取头像，同时也能检测非人物头像，并能做出判断。为人事管理、学籍管理、暂住人口管理、保险管理、户籍管理、医疗管理、证卡制作、考试报名等需要大量采集证件照片的单位解决了照片录入的难题。

“海量照片拍摄发卡系统”是专业的数码照片拍摄软件，实现数码相机与计算机的实时连接，拍摄照片的同时直接传入计算机，并通过指定的文件/数据库自动命名照片，避免大批量拍照后照片与人员信息对不上号的问题。

系统还可以实现对所拍摄数码照片的自动头部提取、自动背景替换、自动对比度调节等功能，很好解决现场拍摄中人像有大小偏差、高低左右偏差、色彩偏差等问题，保证处理后的照片统一、规范。

同时系统还提供与二代证读卡器、条码扫描枪、证卡打印机等外部输入输出设备的连接。

接下来可以看一下海量照片拍摄系统是如何利用人脸检测技术来获取头像。

首先进入海量照片拍摄系统之后，打开系统工具来设置头像提取和裁剪的尺寸。如下图所示，其中有高度、宽度等参数的设置。

当设置好参数之后就可以进行拍照，系统就会按设定好的参数自动地提取出头像的有效部分。

当然对于拍摄好的照片还可以进行修改。

采用人脸检测技术自动提取照片头像信息，很好解决现场拍摄中人像有大小偏差、高低左右偏差等问题，保证处理后的照片统一、规范，便于直接使用。拍摄照片的同时能够直接传入电脑，并通过连接用户数据库自动按照指定字段命名照片，另外也提供手工命名、自动编号命名等命名方式。系统中还具有自动背景替换、自动对比度调节、透明背景图片生成等功能。可连接二代证读写器、条码枪等实现刷卡拍照,做到即刷即拍,无须排队,无须人员基本信息。可连接其他管理信息系统数据库,实现数据现场录入,实时拍照。可连接证卡打印机/照片打印机等设备直接输出人像卡片/人像照片。可与《海量证卡排版系统》实现无缝连接，自由调整打印模板，输出各类证件。

人脸识别技术的弊端

三个方面的缺点： 1.识别精度低 2.自然性、不易察觉以及非接触性也致使人脸识别技术在一些特定领域面临环境复杂性。 便于收集的好处也带来了图像清晰度不高，角度不好等问题 3.人脸识别不只是隐私问题信息泄露面临更大安全隐患 人脸识别的一个缺点也在于信息的可靠性及稳定性较弱。 人脸所蕴含的信息量较指纹、虹膜等生物特征相比是比较少的，其变化的复杂性不够。例如，若要两个人的指纹或者虹膜基本相同，大概需要好几十乃至上百个比特(信息量的度量单位)达到完全重合才可以。但如果是人脸的话，十几个比特达到重合就可以了。在全世界，可以找到很多具有相似性的面孔。所以说，人脸的辨别性不是很高，它并没有那么独一无二。 另外，人自身内在的变化以及外在环境的变化都会影响采集时人脸的信息稳定度。相较于之前的人脸识别技术，目前的人脸识别技术有所提高，但是具体应用时还是不能达到完美状态，如今，保守估计，人脸识别技术准确率能达到99%，但没有达到100%。同时，对于双胞胎，由于相似特征太多，人脸识别基本不可能完成。比如在ATM机上使用人脸识别技术，是在使用密码信息的基础上辅助的认证功能。如果脱离了密码输入，完全使用人脸识别技术进行存取款操作，是不太可能的。 例如，2018年7月，美国公民自由联盟（ACLU）对美国国会议员的照片应用了亚马逊算法，该算法确定其中28人是因犯罪而被捕的人。 如果说双胞胎根本不应该用此技术来进行分辨的情况下，如何解决整容带来的无法辨别的问题？在如今整容手段如此先进的情况下？ 其一，应用“人脸识别”技术的视频采集机器设备愈来愈普及化，会否对大家的人身自由权与隐私权产生威协，这个问题如何解决？其二，人工智能的市场应用，会否产生新的岐视与不公平，并对人们具有的社会道德纪律产生挑战？ 例如：一些商业算法在识别肤色较深的人员和女性方面不如识别肤色较浅的男人准确。

人脸肤色检测技术word版本

术技测检色肤脸人精品文档 一种基于肤色的复杂背景人脸检测方法 1>.人脸肤色模板提取 复杂背景的彩色图像中,总存在类肤色区域,裸露的非人脸肤色区域以及类肤色区域和肤色区域或者多个肤色区域紧密连接在一起. 单纯使用肤色分割定位，人脸不能排除这些因素的影响，因此，肤色分割通常只是对人脸图像进行粗定位。要确定肤色区域是否为人脸，则需对区域上的其他特征进行验证。在人脸肤色分割图中，眼睛、嘴等特征因其为非肤色区域而被漏掉，而在肤色范围内的其他区域可能与人脸区域相连，这不利于人脸特征验证。特征验证需要一个准确的人脸区域（只包括必要的人脸特征而没有背景等其他干扰）。 2>.肤色块分类 肤色分割可能在人脸区域形成独立块，区域边缘分割也可能将完整面部分割诚若干个小块，因此需要进行肤色块的合并，重新组合属于同一人脸的独立块。同一人连区域中像素点古色在变换Ycbcr空间中对应的矢量值相近，在空间位置上应小于一定距离。根据以上原理提出如下算法：（1）按照块面积从大到小排列各块（忽略面积小于一定阈值的小块）。 (2)寻找每个块的重心（X,Y）；

（3）计算各块间距离的（重心连线减去在各块内部部分的长度）。 （4）从大块开始，将距离小于一定阈值的归位一类。 （5）在没一类中，计算各块重心连线在各块边缘附近的Ycbcr值。 （6）去除面积小于一定阈值的类。 对所有块分类完成后，按各类中肤色块所占区域的大小，建立包含类中所有块的最小矩形，将类中所有块复制到矩形内，后续操作则在该矩形内进行。 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除． 精品文档 基于肤色模型的人脸检测研究 2.1>建立肤色样本 建立肤色模型需要大量包含不同肤色、不同大小人脸的RGB图像。本文从互联网、人脸库和日常的生活照中选用了100副肤色不相同的人脸图像，然后从中裁剪出人脸皮肤区域的一小部分作为肤色的样本。接着将其从RGB色彩空间转换为Ycrcb色彩空间。 经过色彩空间转换之后，人脸图像不可避免地会出现噪声。本文采用滑动窗口为3X3的二维中值滤波来去除噪声，并在速度和效果上都取得了很好的结果。2.2>建立肤色模型 消除噪声后，先用二维高斯分布来描述这种cbcr的色度分布，然后对肤色样本进行训练，以此得到一个分布中心，再根据所观察的香色离该中心的远近来得到一个肤色的相似度。最后利用均值和方差的计算得到高斯分布模型，这就是实验中的肤色模型。 2.3>光照预处理 由于受外界光照坏境的影响，尤其是光源颜色，采集来的彩色图像经常会发生彩色偏移。本文使用彩色均衡方法来消除这种彩色偏移。该方法首先通过图像的R G B三个分量中各自的平均值确定出图像的平均灰度值，然后调整每个像素的R G B值，使得调整后图像的R G B三个分量中各自的平均值都趋于平均灰度值。实验结果表明，消除彩色偏移能有效提高算法的检测率和准确率。 2.4>类肤色检测 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除． 精品文档 本文算法最为关键的一步是人体皮肤区域的检测。检测方法是计算图像像素与肤色模型的相似度，这个值描述了像素与肤色的相似程度。通过计算图像中每个像素与肤色模型的相似度，生成一副类肤色灰度图像。 基于肤色的人脸检测与识别方法的研究 肤色检测技术

人脸识别介绍

人脸识别技术是生物识别技术的一种，它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域。从二十世纪六十年代末至今，人脸识别算法技术的发展共经历了如下四个阶段： 1. 基于简单背景的人脸识别 这是人脸识别研究的初级阶段。通常利用人脸器官的局部特征来描述人脸。但由于人脸器官没有显著的边缘且易受到表情的影响，因此它仅限于正面人脸（变形较小）的识别。 2. 基于多姿态/表情的人脸识别 这是人脸识别研究的发展阶段。探索能够在一定程度上适应人脸的姿态和表情变化的识别方法，以满足人脸识别技术在实际应用中的客观需求。 3. 动态跟踪人脸识别 这是人脸识别研究的实用化阶段。通过采集视频序列来获得比静态图像更丰富的信息，达到较好的识别效果，同时适应更广阔的应用需求。 4. 三维人脸识别 为了获得更多的特征信息，直接利用二维人脸图像合成三维人脸模型进行识别，即将成为该领域的一个主要研究方向。 人脸识别技术的研究范围主要包括以下几个方面： 1. 人脸检测：在输入的图像中寻找人脸区域。 2. 人脸的规范化：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。 3. 特征提取：从人脸图像中映射提取一组能反映人脸特征的数值表示样本。 4. 特征匹配：将待识别人脸与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。 人脸识别流程 1图像预处理 1.1 图像去噪 一般来说，自然界中的噪声可以看成是一种随机信号。根据图像获取的途径人脸图像获取 人脸检测 定位人脸区域 预处理 特征抽取 人脸特征 对比识别 结果 人脸特征库

不同，噪声的融入也有多种方式： 1. 图像是直接以数字形式获取的，那么图像数据的获取机制会不可避免地 引入噪声信号； 2. 在图像采集过程中，物体和采集装置的相对运动。或采集装置的抖动， 也会引入噪声，使图像变的模糊不清； 3. 在图像数据的电子传输过程中，也不同程度的引入噪声信号。 这些噪声信号的存在，严重的情况会直接导致整幅图像的不清晰，图象中的景物和背景的混乱。对于用于人脸识别的图像。由于噪声的引入，将不可避免地造成识别率的下降。对图像噪声的消除可以通过两个途径：空间域滤波或频率域滤波。消除噪声的方法很多，对于不同的噪声应该采用不同的除噪方法。主要的方法是：线性滤波、中值滤波、维纳滤波以及小波去噪等。 1.2 增强对比度 为了使人脸在图像中更为突出以便于下一步的特征提取，增强图像对比度是很有必要的。增强对比度有很多种方法，常见的有直方图均衡化和“S ”形变换等方法。 “S ”形变换方法将灰度值处于某一范围（人脸特征范围）内的像素灰度分布差距拉开，从而保证了对比度的提高，但此方法降低了其他灰度值的对比度。而直方图均衡化则是将像素的灰度分布尽量展开在所有可能的灰度取值上，这样的方法同样能使得图像的对比度提高。 将彩色图像转化成灰度图像是人脸识别方法中常见的处理过程，虽然转化过程丢失了一部分色彩信息，但是灰度图像拥有更小的存储空间和更快的计算速度。文献[1]给出了一种能够将RGB 色彩转换成灰度级且适于突出人脸区域对比度的转换模型：()5.0144.0587.0299.0,+?+?+?=b g r y x f ；其中f 代表灰度值，r ,g ,b 分别表示Red,Green,Blue 分量的值。 文献[2]通过将人脸彩色图像从RGB 色彩空间转换到RIQ 色彩空间，得到了更适于频谱分析的特征分量。

基于肤色特征的人脸检测技术研究

doi：10.3969/j.issn.1671-1122.2012.07.018 基于肤色特征的人脸检测技术研究 商喜喜1,2，修春波1,2 （1. 天津工业大学电气工程与自动化学院，天津 300387； 2. 天津工业大学电工电能新技术天津市重点实验室，天津 300387） 摘　要：文章提出一种多人脸图像中人脸检测与定位方法，将图像从RGB色彩空间转换到YCrCb 色彩空间中，根据肤色点在CrCb空间中的分布情况进行肤色点检测，并滤除肤色检测后的孤立噪声， 利用势函数方法获得人脸候选区域。然后，根据人脸的结构特征对候选区域进行人脸区域的判别和定位， 最终实现图像中多人脸的检测功能，并通过仿真实验证明了该方法的有效性。 关键词：人脸检测；肤色；势函数；色彩空间 中图分类号：TP393.08 文献标识码：A 文章编号：1671-1122（2012）07-0064-02 Face Detection based on Skin Color SHANG Xi-xi1,2, XIU Chun-bo1,2 ( 1. School of Electrical Engineering and Automation, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300387, China; 2. Key Laboratory of Advanced Electrical Engineering and Energy Technology, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300387, China ) Abstract: A face detection and location method is proposed to ? nd multiple faces in a image. The image is change from RGB color space to YCrCb color space. The skin pixels can be detected according to their distribution in YCrCb color space. And isolated noise point can be ? ltered. The possible face areas can be determined by the potential function method. The face areas can be determined according to the face structural characteristic from the possible face areas. Thus, multiple faces detection can be realized. Simulation results prove it’s valid. Key words: face detection; skin color; potential function; color space 0 引言 人脸检测是模式识别与机器视觉领域的重要研究内容之一[1-3]，是实现人脸自动识别的第一步，在人脸识别、视频会议、智能监控系统以及人机交互和医疗诊断等领域具有重要的应用价值[4-7]。目前，人脸检测的常用方法有基于特征的方法、基于统计的方法、基于知识的方法以及基于模板匹配的人脸检测方法等[8-11]。基于知识的检测方法通常具有较快的检测速度，但不适用于多姿态的人脸检测。基于模板的人脸检测方法稳定性较高，检测结果具有良好的鲁棒性，但计算量较大，检测速度不高。基于特征的方法是在检测区中需找人脸特征，以此来确定人脸的位置，这种方法可处理较大尺度和视角变化的人脸检测问题。但由于光照和噪声的影响，很难存在相对稳定的特征，从而影响了该类方法的应用效果。基于统计的方法通常具有较大的计算量，而且在样本采集以及训练过程中都存在着一定的困难，因此限制了这类方法的使用范围。 本文结合势函数模式识别方法以及肤色检测方法，提出一种新的人脸检测方法，能够较快、较准确地完成多图像的人脸检测功能。 1 肤色检测 首先在给定图像中进行肤色检测。RGB色彩空间是最常见的颜色空间。在RGB空间中，色度信息和亮度信息是混合在一起的，不适合于肤色模型。为了增强肤色分割对光照条件变化的鲁棒性，采用亮度信息和色彩信息相分离的YCrCb色彩空间，利用色度和饱和度信息进行判别。RGB空间到YCrCb色彩空间的转换矩阵为： (1) 收稿时间：2012-05-13 基金项目：天津市自然科学基金资助项目[10JCYBJC07500] 作者简介：商喜喜（1978-），男，河北，硕士研究生，主要研究方向：人脸识别；修春波（1978-），男，黑龙江，副教授，博士，主要研究方向：目标识别与跟踪设计。

人脸识别几种解决方案的对比_人脸识别技术原理介绍

人脸识别几种解决方案的对比_人脸识别技术原理介绍 人脸识别概要人脸识别，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。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，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别特点非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有强制性； 非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像； 并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别； 除此之外，还符合视觉特性：以貌识人的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。 人脸识别技术原理分析人脸识别主要分为人脸检测（face detecTIon）、特征提取（feature extracTIon）和人脸识别（face recogniTIon）三个过程。 人脸检测：人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。 特征提取：特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。 不过，由于其所需的特征点不能精确选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。 表征特征利用人脸图像的灰度信息，通过一些算法提取全局或局部特征。其中比较常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先将图像分成若干区域，在每个区域的像素640x960邻域中用中心值作阈值化，将结果看成是二进制数。

人脸识别技术研究背景与方法

人脸识别技术研究背景与方法 1人脸识别技术研究背景 .................................................................................... 错误!未定义书签。 1.1人脸检测技术概述 ................................................................................. 错误!未定义书签。 1.2人脸检测的研究内容 ............................................................................. 错误!未定义书签。 2 人脸检测方法 ................................................................................................... 错误!未定义书签。 2.1基于知识的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 2.2基于特征的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 2.3模板匹配 ................................................................................................. 错误!未定义书签。 2.4基于外观的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 2.5 其他方法 ................................................................................................ 错误!未定义书签。 2.6人脸检测方法评析 ................................................................................. 错误!未定义书签。1人脸识别技术研究背景 在计算机及网络技术高速发展的现代社会中，信息安全显示出前所未有的重要性。身份识别及鉴定是保证系统安全的重要前提，在国家安全、公安、司法、电子商务、电子政务、安全检查、保安监控等应用领域，都需要准确的身份识别及鉴定。目前，个人身份鉴别主要依靠ID卡(如身份证、工作证、智能卡和储蓄卡等)和密码等手段，然而这些手段存在携带不便、容易遗失、由于使用过多或不当而损坏、密码易被遗忘和破解等诸多问题。由于技术的发展，犯罪分子伪造假证件的手段越来越高明，如假身份证、假工作证、假文凭等在现实社会中也不时发生;在信息界，黑客攻击别人的计算机系统，破译计算机口令亦常有之。美国每年在福利发放、信用卡交易、移动电话以及ATM交易方面由于身份诈骗而造成的经济损失高达60亿美元。因此，目前广泛使用的依靠证件、个人识别号码(PIN)、口令等传统方法来确认个人身份的技术面临着严峻的挑战，已不能适应现代科技发展和社会进步的需要。 人们希望有一种更加方便可靠的办法来进行身份鉴别，生物特征识别技术给这一愿望带来了实现的可能。早在古埃及时人们就开始通过人体生物特征的测量(如人脸、人手等)来鉴别人的身份;在刑侦领域，人们也早已使用最有效的人体生物特征之一—指纹来确定罪犯。人们可能会遗忘或丢失他们的卡片或密码，但绝不会遗忘或者丢失自己的生物特征，如人脸、指纹、虹膜、掌纹等。因此基于生物特征识别技术的个人身份识别系统具有更好的安全性、可靠性和有效性，正越来越受到人们的重视，并开始进入人们社会生活的各个领域，迎接新时代的挑战。美国政府在“9.11”事件以后连续签署了三个国家安全法案，要求采用生物识别技术。2003年6月，联合国国际民用航空组织公布了其生物技术的应用规划，将

皮肤检测技术

皮肤检测技术 第一节皮肤检测技术相关理论 一、肤色检测技术 肤色检测技术是指在图像中选取对应于人体皮肤像素区域的过程。广泛应用于人脸检测与识别、人脸追踪、面部表情识别、手势识别、互联网色情图像过滤以及基于内容的图像检索等。除此之外，肤色检测技术也可以应用于包括视频监控与检索、皮肤疾病诊断、化妆品效果分析等日常生活领域。由此可见肤色检测技术在理论研究和实际应用中都具有极为重要的研究价值和意义。 皮肤检测技术在以下领域扮演着非常重要的角色： （1）人脸检测 该问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出，近年来由于其在安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索和新一代人机交互界面等领域的应用价值，开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视。随着电子商务等应用的发展，人脸识别因为其非接触性的特点而成为最有潜力的生物身份验证手段，这种应用背景要求自动人脸识别系统能够对一般环境图像具有一定的适应能力，由此所面临的一系列问题使得人脸检测开始作为一个独立的课题受到研究者的重视。今天，人脸检测的应用背景己经远远超出了人脸识别系统的范畴，在基于内容的检索、数字视频处理、视觉检测等方面都有着重要的应用价值。 （2）人脸追踪 随着多媒体通信技术的不断发展，各种基于通信新技术的视频产品已经走进了人们的日常生活，不但给人们带来了来极大的方便，还增添了不少乐趣。其中人脸追踪技术就被广泛应用于个人通信、交互娱乐、视讯监控、人机交互等领域。例如将人脸识别与追踪技术应用于数码相机中，可以准确快速地定位相机取景器中的人脸，从而实现对人脸的快速对焦，拍出清晰的人像。该技术通过对摄像头捕获到的人脸图像进行持续的跟踪与验证，不断进行人脸区域的准确性校正，从而实现对人脸的精确定位与比对。这一技术的成功也是基于对皮肤检测的应用。 （3）面部表情识别 面部表情识别系统就是对人脸的表情信息进行特征提取和分析，按照人的认识和思维方式加以归类和理解，利用人类所具有的情感信息方面的先验知识使计

人脸检测和识别技术的文献综述

人脸识别技术综述 摘要：在阅读关于人脸检测识别技术方面文献后，本文主要讨论了人脸识别技术的基本介绍、研究历史,人脸检测和人脸识别的主要研究方法，人脸识别技术的应用前景，并且总结了人脸识别技术的优越性和当下研究存在的困难。 关键词：人脸识别;人脸检测；几何特征方法;模板匹配方法;神经网络方法;统计方法;模板匹配;基于外观方法; 随着社会的发展，信息化程度的不断提高，人们对身份鉴别的准确性和实用性提出了更高的要求，传统的身份识别方式已经不能满足这些要求。人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向.虽然人脸识别的研究已有很长的历史,各种人脸识别的技术也很多,但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响,目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的[1]基于生物特征的身份认证技术是一项新兴的安全技术，也是本世纪最有发展潜力的技术之一[2]。 1. 人脸识别技术基本介绍 人脸识别技术是基于人的脸部特征，一个完整的人脸识别过程一般包括人脸检测和人脸识别两大部分，人脸检测是指计算机在包含有人脸的图像中检测出人脸，并给出人脸所在区域的位置和大小等信息的过程[3]，人脸识别就是将待识别的人脸与已知人脸进行比较，得

出相似程度的相关信息。 计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图象, 进而从中出有效的识别信息, 用来“辨认”身份的一门技术.人脸自动识别系统包括三个主要技术环节[4]。首先是图像预处理，由于实际成像系统多少存在不完善的地方以及外界光照条件等因素的影响，在一定程度上增加了图像的噪声，使图像变得模糊、对比度低、区域灰度不平衡等。为了提高图像的质量，保证提取特征的有有效性，进而提高识别系统的识别率，在提取特征之前，有必要对图像进行预处理操作；人脸的检测和定位，即从输入图像中找出人脸及人脸所在的位置，并将人脸从背景中分割出来，对库中所有的人脸图像大小和各器官的位置归一化；最后是对归一化的人脸图像应用人脸识别技术进行特征提取与识别。 2. 人脸识别技术的研究历史 国内关于人脸自动识别的研究始于二十世纪80年代，由于人脸识别系统和视频解码的大量运用，人脸检测的研究才得到了新的发展利用运动、颜色和综合信息等更具有鲁棒性的方法被提出来变形模板，弹性曲线等在特征提取方面的许多进展使得人脸特征的定位变得更为准确。 人脸识别的研究大致可分为四个阶段。第一个阶段以Bertillon，Allen和Parke为代表，主要研究人脸识别所需要的面部特征；第二个阶段是人机交互识别阶段；第三个阶段是真正的机器自动识别阶段；第四个阶段是鲁棒的人脸识别技术的研究阶段。目前，国外多所

人脸识别技术的应用背景及研究现状

人脸识别技术的应用背景及研究现状 1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer Interface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineering in Uni versity of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面：（1）模板匹配 主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较多。但是由于人脸特征的变化很大，很难得到有效的模板来表示人脸的共性。变形模板在原理上与固定模板相同，但其中包含一些非固定的元素，一种方法是手工构造参数化的曲线和曲面以表征人脸中的某些非固定特征，如眼睛，鼻子和嘴

(完整word版)人脸识别相关技术分析报告汇总

人脸识别相关技术 分析报告 2015年10月

目录 第一章分析概述 (3) 一、背景调研 (3) 二、检索及分析内容 (3) 第二章人脸识别专利态势及技术研发分析 (5) 一、专利态势及技术研发分析 (5) （1）人脸识别专利申请趋势分析 (5) （2）技术生命周期 (6) （3）人脸识别技术构成 (7) （4）人脸识别竞争对手分析 (8) 二、技术路线分析 (9) （1）人脸定位技术路线 (9) （2）图像获取技术路线 (10) （3）人脸跟踪技术路线 (11)

第一章分析概述 一、背景调研 人脸检测识别技术是基于人脸特征来进行身份识别的技术。与其他识别方式相比，由于人脸始终暴露在外面，采集人脸特征有直接、友好、方便的特点。现在，国际银行组织、国际民航组织的生物特征识别护照的标准中明文规定必选的特征是人脸，可选的特征是指纹、虹膜或者在其它特征中任何一种。目前我国公民的第二代身份证有嵌入可机读的人脸图像信息，这也为下一步人脸识别广泛应用打下有利的基础。 上世纪九十年代以来，人脸检测识别技术研究达到了高潮时期，一批具有代表性的论文和算法产生，自动人脸识别技术也得到了长足的发展，相关机构组织了如人脸手势识别等专门的国际学术会议。另外，现在很多的研究型理工大学和兀公司都在着手人脸检测识别研究。领域内最著名的国际研究机构包括：美国麻省理工学院媒体实验室及人工智能实验室、南加州大学、马里兰大学、卡内基一梅隆大学机器人研究及交互系统实验室等。在我国，清华大学计算机系、电子系瞻嘲、中科院自动化所阳吲、南京理工大学、南京航空航天大学、哈尔滨工业大学等进行了许多很有意义的尝试，积累了经验。国内的研究工作主要是集中在三大类方法的研究：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和基于连接机制的人脸识别方法。人脸识别由于具有直接、友好、方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于被用户所接受，从而得到了广泛的应用。主要在以下几个方面：(1)档案管理系统(2)安全验证系统(3)信用卡验证(4)公安系统的罪犯身份识别(5)银行和海关的监控(6)人机交互等。 人脸识别系统包括：(1)人脸图像的获取(2)人脸的检测(3)特征提取(4)基于人脸图像比对的身份识别(5)基于人脸图像比对的身份验证 二、检索及分析内容 本分析对人脸识别相关专利进行了中国专利检索，检索采用国家知识产权局专利数据库，以该专利数据为基础对其相关技术进行了分析，以期能从战略层面为汉柏的技术研发、专利布局和专利风险预防提供借鉴参考。

人脸肤色检测技术

一种基于肤色的复杂背景人脸检测方法 1>.人脸肤色模板提取 复杂背景的彩色图像中,总存在类肤色区域,裸露的非人脸肤色区域以及类肤色区域和肤色区域或者多个肤色区域紧密连接在一起. 单纯使用肤色分割定位，人脸不能排除这些因素的影响，因此，肤色分割通常只是对人脸图像进行粗定位。要确定肤色区域是否为人脸，则需对区域上的其他特征进行验证。在人脸肤色分割图中，眼睛、嘴等特征因其为非肤色区域而被漏掉，而在肤色范围内的其他区域可能与人脸区域相连，这不利于人脸特征验证。特征验证需要一个准确的人脸区域（只包括必要的人脸特征而没有背景等其他干扰）。 2>.肤色块分类 肤色分割可能在人脸区域形成独立块，区域边缘分割也可能将完整面部分割诚若干个小块，因此需要进行肤色块的合并，重新组合属于同一人脸的独立块。同一人连区域中像素点古色在变换Ycbcr空间中对应的矢量值相近，在空间位置上应小于一定距离。根据以上原理提出如下算法：（1）按照块面积从大到小排列各块（忽略面积小于一定阈值的小块）。 (2)寻找每个块的重心（X,Y）； （3）计算各块间距离的（重心连线减去在各块内部部分的长度）。 （4）从大块开始，将距离小于一定阈值的归位一类。 （5）在没一类中，计算各块重心连线在各块边缘附近的Ycbcr值。 （6）去除面积小于一定阈值的类。 对所有块分类完成后，按各类中肤色块所占区域的大小，建立包含类中所有块的最小矩形，将类中所有块复制到矩形内，后续操作则在该矩形内进行。

基于肤色模型的人脸检测研究 2.1>建立肤色样本 建立肤色模型需要大量包含不同肤色、不同大小人脸的RGB图像。本文从互联网、人脸库和日常的生活照中选用了100副肤色不相同的人脸图像，然后从中裁剪出人脸皮肤区域的一小部分作为肤色的样本。接着将其从RGB色彩空间转换为Ycrcb色彩空间。 经过色彩空间转换之后，人脸图像不可避免地会出现噪声。本文采用滑动窗口为3X3的二维中值滤波来去除噪声，并在速度和效果上都取得了很好的结果。2.2>建立肤色模型 消除噪声后，先用二维高斯分布来描述这种cbcr的色度分布，然后对肤色样本进行训练，以此得到一个分布中心，再根据所观察的香色离该中心的远近来得到一个肤色的相似度。最后利用均值和方差的计算得到高斯分布模型，这就是实验中的肤色模型。 2.3>光照预处理 由于受外界光照坏境的影响，尤其是光源颜色，采集来的彩色图像经常会发生彩色偏移。本文使用彩色均衡方法来消除这种彩色偏移。该方法首先通过图像的R G B三个分量中各自的平均值确定出图像的平均灰度值，然后调整每个像素的R G B值，使得调整后图像的R G B三个分量中各自的平均值都趋于平均灰度值。实验结果表明，消除彩色偏移能有效提高算法的检测率和准确率。 2.4>类肤色检测 本文算法最为关键的一步是人体皮肤区域的检测。检测方法是计算图像像素与肤色模型的相似度，这个值描述了像素与肤色的相似程度。通过计算图像中每

人脸检测的基本原理

人脸检测的基本原理 1引言 2人脸检测的基本知识 2.1人脸特征 2.2 预处理技术 3图像处理的基本运算方法 3.1数字图像的表示 3.2区域分割与合并的原理 3.3膨胀与腐蚀 1引言 人脸检测是指给定静止图像或视频序列，不管图像中人脸的位置、大小、方向、姿势、光照等如何变化，找到并定位所有人脸确切位置的技术。有很多与人脸相关的研究领域与人脸检测技术紧密相关，比如人脸定位（Face Localization），经过简化的、仅针对包含单个人脸图像的检测技术；人脸跟踪（Face Tracking），在连续的视频序列中实时定位并跟踪人脸的位置；面部特征检测（Facial Feature Detection），准确定位人脸区域内的眼睛、眉毛、鼻子、嘴、嘴唇、耳朵等面部器官的位置；人脸识别（Face Recognition），比较输入图像与已经建好的人脸数据库内各图像间的差异，找到差异最小的作为识别结果输出；面部表情识别（Facial Expression Recognition），识别人脸面部的感情状态，比如高兴、沮丧、悲伤等等。 上述这些人脸处理技术的第一步都是要求准确定位好图像中的人脸，因此一个鲁棒、高效的人脸检测算法对这些技术的发展起着关键的作用。 2人脸检测的基本知识 人脸检测从本质上讲是目标检测的一种，也就是将目标（人脸，Target）与干扰（背景，Clutter）区分开来的过程。

2.1人脸特征 人脸图像中包含的特征非常丰富。人脸检测利用的是人脸的共性特征，大致分为基本特征、肤色特征、变换域特征、统计特征等。 ①基本特征 1）灰度特征 人脸区域内具有明显的灰度分布特征。眉、眼和嘴等区域的灰度值较低，前额、脸颊、鼻梁和下颌等区域的灰度值较高。利用这些信息，可以建立简单的人脸模板，用于粗检。例如，多个人脸图像的平均就是一个简单的人脸模板，类似的眼模板和嘴模板也常常使用。 人脸具有明显的灰度梯度分布特征。在人脸区域进行水平和垂直方向的灰度投影，根据极小点的位置可以得到眉、眼、鼻和嘴等器官所处的大致区域。 光照不均对灰度特征有很大的影响。但在偏光的情况下，眼和嘴、鼻和嘴、鼻和脸颊等区域灰度的比值会保持一定的比率。根据这个特点，可采用线性光照拟合和直方图均衡的方法来补偿光照的影响。Log、Exp和LogAbout等一些非线性变换也可用于光照补偿。 2）边缘和形状特征 人脸及人脸器官具有典型的边缘和形状特征，如人脸轮廓、眼睑轮廓、虹膜轮廓、眉毛边缘、鼻侧线和嘴唇轮廓等均可近似视为椭圆、圆、弧线或线段等简单的几何单元。可采用Sobel、Laplacian和Canny等算子或小波变换提取这些边缘特征。 噪声的存在会导致边缘的不连续，常采用边缘跟踪器把属于同一轮廓的各段边缘连接起来，并通过约束搜索范围防止边缘跟踪失败。数学形态学的腐蚀与膨胀运算与Hough变换也常用于提取人脸轮廓特征，并对噪声有较好的适应性。应用Snakes模型或主动形状模型（ASM，Active Shape Model）能够较好地抽取人脸的边缘特征，但这些模型需要一个较好的初始化位置。 尽管在强光照变化下也会产生一些伪边缘，但相对于灰度特征，边缘特征对光照变化具有一定的鲁棒性。 3）结构特征 结构特征主要表现在人脸的对称性和各个器官的空间位置分布。 人脸在结构上的对称性是十分有用的特征。正面人脸左右对称，对应位置上的边缘和灰度特征基本一致；同时，各个器官也具有自身的对称性，比如双眼、鼻子、耳朵等。

经验点滴：人脸识别技术的应用与案例

经验点滴：人脸识别技术的应用与案例 在当今社会信息安全问题备受人们的关注。自身安全和个人隐私保护成为这个时代的热门话题。基于密码、个人识别码、磁卡和钥匙等传统的安全措施已不能完全满足社会要求。在这样一个背景下，人们把目光投向了生物特征识别技术——利用人体固有的生理特征或行为特征来进行身份的鉴别或确认。 人脸识别技术优势 人脸识别作为一种新兴的生物特征识别技术(Biometrics)，与虹膜识别、指纹扫描、掌形扫描等技术相比，人脸识别技术在应用方面具有独到的优势： 1.使用方便，用户接受度高。人脸识别技术使用通用的摄像机作为识别信息获取装置，以非接触的方式在识别对象未察觉的情况下完成识别过程。 2.直观性突出。人脸识别技术所使用的依据是人的面部图像，而人脸无疑是肉眼能够判别的最直观的信息源，方便人工确认、审计，“以貌取人”符合人的认知规律。 3.识别精确度高，速度快。与其它生物识别技术相比，人脸识别技术的识别精度处于较高的水平，误识率、拒认率较低。 4.不易仿冒。在安全性要求高的应用场合，人脸识别技术要求识别对象必须亲临识别现场，他人难以仿冒。人脸识别技术所独具的活性判别能力保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像来欺骗识别系统。这是指纹等生物特征识别技术所很难做到的。举例来说，用合法用户的断指即可仿冒合法用户的身份而使识别系统无从觉察。 5.使用通用性设备。人脸识别技术所使用的设备为一般的PC、摄像机等常规设备，由于目前计算机、闭路电视监控系统等已经得到了广泛的应用，因此对

于多数用户而言使用人脸识别技术无需添置大量专用设备，从而既保护了用户的原有投资又扩展了用户已有设备的功能，满足了用户安全防范的需求。 6.基础资料易于获得。人脸识别技术所采用的依据是人脸照片或实时摄取的人脸图像，因而无疑是最容易获得的。 7.成本较低，易于推广使用。由于人脸识别技术所使用的是常规通用设备，价格均在一般用户可接受的范围之内，与其它生物识别技术相比，人脸识别产品具有很高的性能价格比。 概括地说，人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒、性价比高的生物特征识别技术，具有极其广阔的市场应用前景。 人脸识别技术的研究范围 人脸识别的研究范围大致可以分为如下几个方面:

人脸检测技术现状与发展研究

科技信息 1.人脸检测的研究背景与意义 一个完整的人脸自动检测和识别系统应包括三个方面：人脸检测、特征提取和人脸识别。人脸检测是人脸自动识别完成的第一步，是人脸自动识别系统解决的首要问题。 经济社会的日益壮大发展，使得我们对于自动身份验证的及时有效性要求越来越迫切。由于人体的生物特征具有很强的个体差异性和自身稳定性,是进行身份验证的最理想的依据。和利用指纹、视网膜、声音等其它人体生物特征的人身鉴别方法相比，人脸识别具有蕴涵信息量大、直接、友好、便捷等特点，更易于被广大用户接受。人脸检测是自动人脸识别系统的关键环节之一，但是早期的研究主要针对在较强约束条件下的人脸图像，这些研究往往假设人脸位置已知或者很容易获得，由此可见人脸检测的问题并没有受到高度重视。近些年来，伴随着电子商务等应用的迅速发展，人脸识别已经成为最有影响力的、最不可或缺的生物身份验证手段，在这种背景下，自动人脸识别系统必须要求能够对一般环境图像具有较强的适应能力，由此所面临的一系列问题和困难使得人脸检测开始作为一个独立的课题进行研究并受到重视。 2.人脸检测国内外的研究领域现状 最早期，人脸检测问题来源于人脸识别。人脸识别研究开始于20世纪60年代末期。早期人脸识别的方法主要是基于部件的，利用人脸的几何特征识别。这类方法简单易行，但是很容易丢失人脸的有用信息。在进入到上世纪90年代以后，随着计算机技术的迅猛发展产生了很多新的人脸识别的方法，如主元分析法、特征脸方法、弹性图匹配法；与此同时很多新的学科理论不断成熟，如BP神经网络、支持向量机；很多新的模型，如隐马尔可夫模型、三维可变形模型等也纷纷用于人脸识别，模式识别理论研究的逐步深入促进了人脸识别技术的飞速发展，而人脸检测是自动人脸识别系统的一个关键环节。 目前，国外有很多对人脸检测问题的研究，比较著名的有MIT、CMU、USC等；国内的清华大学、北京工业大学、亚洲微软研究院、中科院计算机技术研究所、中科院自动化研究所等也都有人员从事人脸检测方面的相关研究。而且，MPEG7标准组织也已经建立了人脸识别草案小组，人脸检测算法也是一项征集的内容。随着人脸检测研究的逐步深入，在国际上发表相关论文的数量也大幅增加，IEEE的PMAI还于1997年7月出版了人脸识别专辑。在每年IEEE中的FG、ICIP、CVPR等重要会议上都有许多关于人脸检测的优秀论文。 3.人脸检测的研究难点 人脸检测在基于人脸的身份验证、基于内容的检索、和谐人机界面、视觉监测、数字视频处理等方面有着非常重要的应用价值，使得人脸检测的研究很受关注。人脸是具有相当复杂细节变化的自然结构目标，对于这类目标的检测是一个富有挑战性的课题，具体来讲，其检测难度有： （1）由于外貌、表情、姿态、皮肤颜色等不同，人脸本身具有模式的可变性； （2）由于刘海、眼镜、胡须等附属物存在的不确定性而使人脸有不同的特征； （3）图像的大小、光源方向和光照强弱等都会影响人脸的最终表达。 因此，假如能找到这些问题的解决办法，成功研究出人脸的检测系统，将会为人脸的自动识别技术的发展产生巨大的推动，而且也会为其它具有类似特征的检测问题提供重要启示。 4.人脸检测的主要方法 人脸图像包含着非常丰富的模式特征，选择合适的模式特征进行人脸检测，是研究的一个关键性问题。人脸模式具有复杂而细致的变化，因此一般需要采用多种模式特征综合的方法。总的来说，肤色特征和灰度特征是人脸模式的主要特征，前者适用于构建快速的人脸检测算法，后者用于区分于其它物体更为本质的特征，是人脸检测领域研究的重点。近几年，人脸检测技术迅猛发展，研究人员提出了很多人脸检测的方法，但是由于人脸检测问题的复杂性，实现通用的人脸检测方法还不实际，因此解决特定约束条件下或某种应用背景下的人脸检测问题仍将是该领域研究的主要课题。 目前的人脸检测方法主要包括： 4.1基于人脸规则的方法 该方法根据人脸结构分布特征而得到的规则判断测试样本中是否有人脸。脸部各器官之间的关系由创门之间的距离和相对距离关系来表示，提取这些特征而生成的相应规则，可以用来判断被检测图像中是否包含人脸。基于人脸规则的方法的主要问题在于:将人脸的结构特征转换为规则具有一定难度，并且制定规则的标准也很难确定，规则过于详细可能检测不到完全符合规则的人脸图像，规则过于简单又可能检测到符合规则的非人脸区域。 4.2基于特征不变量的方法 该方法首先假定:在不同的光线、角度等条件下，人脸中存在着恒定不变的特征，所以人眼才可以毫不费力地发现人脸。在具体实现时，这类方法通常先使用边缘检测算子找到眉毛、鼻子、眼睛、嘴等脸部特征，然后用检测到的这些特征建立一个统计模型来描述各特征之间的关系，并用这个模型来验证是否存在人脸，但是光线、遮挡等因素都会影响脸部特征的提取。 4.3基于神经网络的方法 人脸是一个复杂的结构化视觉模型，很难以参数形式表示，因此使用大量的样本参考，训练神经网络来检测人脸。这种方法不需要对人脸进行建模和提取规则，算法较稳定。但是大量参考样本的采集使得该项工作繁重，而且如何采集样本的理论指导匮乏，尤其是负样本。 4.4基于模板匹配的方法 该方法首先设计出一个或多个具有一定标准的人脸模板，然后对测试样本与标准模板之间的匹配程度进行计算，计算结果根据阂值来判断检测样本中是否有人脸存在。在实际的应用中，所采用的人脸模板可以分为形状模板和可变形模板。样本匹配的原则为:将曲线或曲面参数化，并与人脸的相应局部特征进行匹配，同时模板中的变形“张力”应为最小。 4.5基于概率分布的方法 该方法将采集到的大量人脸样本，使用主分量分析(PCA)法将人脸图像降维到一个低维空间里，构成一个人脸样本集合，然后假定人脸作为样本服从某一分布，如高斯分布等。对于检测样本，对其属于该人脸集合的概率进行计算，如果计算结果大于某个闽值，则认为该样本是人脸。相比传统的特征脸检测方法，该方法具有更高的检测精度。 4.6基于几何特性的方法 该方法首先假定人脸区域可以用一些几何特性表达，如对称性。人脸检测就转换为在图像上进行几何特征的检测，这些几何特征一旦被检测到，人脸也就检测出来了。 4.7基于肤色检测的方法 作为同一种族的人，其面部肤色在色彩空间中的分布相对集中，因此色彩信息在一定程度上可以将人脸与大部分其他背景区分开来。研究者提出了一种利用模糊理论在彩色图像中检测人脸的方法，该方法分别使用两种不同的模糊模型对皮肤颜色和头发颜色进行描述，并使用归一化的色彩空间进行检测，以此来提高检测的精确性和稳定性。 4.8基于运动分析的方法 在动态图像序列中，通常人相对于背景总是在运动的，利用这些运动信息可以将人从任意复杂的背景中简单有效地分割出来，如利用说话等方法的活体人脸检测方法。 5.总结与展望 人脸检测和识别技术现在正在以不可思议的速度迅猛发展。现存的人脸检测方法很多，但哪种方法在什么情况下的检测效果最好却并不明确。目前的算法一般多基于图像背景不太复杂，人脸尺度适中而且旋转角度较小的准端正人脸的检测，而环境和状态不加限制的多种姿态人脸检测还存在一定的困难性，而且算法的简便性、稳定性、检测结果的准确程度及适用条件等方面仍存在局限性。在实际的人脸识别过程中,人脸识别的复杂性使得任何一种现有方法的单独使用在识别效果的取得方面较差,多种基本方法的结合使用,是目前人脸识别技术研究的必然趋势。 参考文献 ［1］艾海舟,梁路宏,徐光佑等.基于肤色和模版的人脸检测［J］.软件学报,2001,12(12):1784～1792 ［2］王金庭,杨敏.人脸检测技术研究［J］.计算机系统应用,2006,4 ［3］王良民,张建明,詹永照等.人脸检测研究现状和发展［J］.江苏大学学报,2003,Vol.24.No.3 ［4］王伟,张佑生,方芳.人脸检测与识别技术综述［J］.合肥工业大学学报,2006,Vol.29.No.2 ［5］刘党辉，沈兰荪.人脸检测研究进展［J］.计算机过程与应用, 2003,28:5～9 ［6］梁路宏,艾海舟,徐光祐等.人脸检测研究综述［J］.计算机学报, 2002.5(25):449～458 ［7］Govindaraju V.Locating Human Faces in Photographs［J］.Int’1 Computer Vision,1996,19(2):129～146 ［8］Rowley H,Baluja S,Kanade T.Rotation Invariant Neural Net-work-Based Face Detection［C］.Proc.IEEE https://www.wendangku.net/doc/e19306266.html,puter Vision and Pattern Recognition,1998:38～44 ［9］冯元歌,施鹏飞.彩色图像中的正面人脸检测方法.生物识别研究新进展(一),北京:清华大学出版社,2002:9～13 ［10］刘艳丽,赵跃龙.人脸识别技术研究进展.计算机工程，2005,31 (3) 人脸检测技术现状与发展研究 廊坊师范学院外国语学院霍鹏 ［摘要］人脸检测是人脸自动检测和识别系统的一个关键环节，人脸检测技术已经成为图像处理与模式识别领域研究的热点问 题。文章首先介绍了人脸检测的研究背景与主要工作，其次分析了国内外的研究领域现状及检测的研究难点，然后对人脸检测的研 究内容及其主要方法进行简要讨论，最后提出了该领域存在的问题以及对研究前景的展望。 ［关键词］人脸检测特征提取人脸识别 — —137