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人脸识别技术原理
人体生物特征识别技术是依靠人体的生物特征来进行人的身份验证的一种高科技识别技术。而人脸识别技术具有比其他生物特征识别技术更直观、简便、准确、可靠及可扩展性良好等众多优势。因而应用广泛。本文介绍人脸识别技术的原理、特点、应用及进展。
　　一、前言
        随着光电技术、微计算机技术、图像处理技术与模式识别等技术的快速发展，出现了一种崭新的人体生物特征识别技术，这就是依靠人体生物特征来进行人的身份验证的一种高科技识别技术。
        人体生物特征目前主要用到人体的指纹、掌纹、眼虹膜、声音、笔迹、面貌及DNA等。由于这些特征具有人体所固有的不可复制的唯一性和稳定性，因此不可能复制、失窃或被遗忘。所以，利用人体的这些独特的生理特征能准确地鉴别每个人的身份。
        近几年来，已开发应用了声音识别、签字识别、指纹识别、掌形识别、眼虹膜识别等人体生物特征识别技术，与上述识别技术相比较，而最近开发的人体面貌识别技术则具有简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，因此可广泛应用于出入口控制、安全验证、安防监控与搜寻罪犯等有关方面。下面就简要介绍一下人体面貌识别技术的原理、应用及进展。
　　二、人脸识别技术的原理
　　1、人脸识别技术的内容
        人脸识别技术包含三个部分：
　　（1） 人脸检测
         面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
　　①参考模板法
        首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
　　②人脸规则法
        由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则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的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
　　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的规律来进行检测。
　　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的投影之间的距离判断是否存在面像。值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
　　（2）人脸跟踪
         面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
　　（3）人脸比对
        面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。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的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
　　②面纹模板法
        该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，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行匹配。
        此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
        人体面貌识别技术的核心实际为“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的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
2、人体面貌的识别过程
    一般分三步：