因此,一个成熟的人脸识别技术不但在学术研究上体现着巨大价值,而且成功人脸识别系统因其广泛的社会需求和市场必将具有巨大的商用价值,影响着社会生活的种种。目前,在计算机视觉、模式识别和人工智能等领域的研究者一直在苦心专研人脸识别,相信在不久的将来,随着科技的进步发展,人脸识别技术将愈来愈完善应用到许多领域当中来[4]。
2 人脸识别技术
人脸识别:对照片或视频的输入来确定是否存在人脸图像,根据存在或不存在,再决定是否继续进行下一步。当判断存在人脸时,提取每张人脸携带的生物特征(人脸大小,耳鼻眼等器官的位置信息)。通过比对人脸库中的人脸,最后识得每一张人脸的身份。其研究内容包括以下五个方面:
第一、人脸检测,从照片或者视频等输入中检测是否存在人脸,并确定其人脸大小,器官位置位置,表情形态姿态等信息的过程。人脸的检测质量与后面许多工作能否正确进行关系甚大,并影响到最后的人脸识别准确率。
第二、人脸表征,将检测出来的人脸与人脸库中的人脸联系在一起的一种描述方式,经常基于一些几何特征来进行描述,如欧式距离,角度大小等。
第三、人脸鉴别即狭义上的人脸识别,将需要进行识别的人脸与库中的人脸进行比对,得到相互之间的联系。由于鉴别过程的好坏关系着最终识别准确率,因此该过程汇总的人脸表示方法与比对方法极其关键。源'自:优尔`!论~文'网www.youerw.com
第四、表情/姿态分析,将检测到的人脸根据表情/姿态进行分析分类。
第五、生理分类,将被识别者进行物理分类,能够得出被识别对象是否年轻,是男是女,是什么肤色的人等相关信息,又或者由数幅图像根据其相关性推导出期望的图像,如从一对夫妻的人脸图像推导出为了儿子或女儿的长相等。
本论文中的人脸识别即狭义上的人脸识别,是根据待识别人脸与库中的人脸比对,根据吻合程度从而识别出某人身份。
人脸识别通过计算机利用人脸特征从而实现身份识别的目的,该技术涉及到统计学、图像理解、计算机视觉、模式识别和人工智能等高技术。人脸识别利用计算机提取面部特征,通过处理达到识别的目的,人脸识别技术涉及统计,图像理解,计算机视觉,模式识别和人工智能技术等众多知识[5]。
2.1 人脸识别的研究背景及意义
在社会的发展进入到第二十一世纪的今天,在人们的日常生活中的安全问题已经愈来愈得到大家的关注,成为一个重要的问题。许多人因为旅游、务工、学习等原因在全国乃至全球流动,促进发展的同时也给社会带来了很多动荡不安的因素。不论是物质享受还是精神享受,都涉及安全问题,由于社会的许多不确定性带来的诸多不安全因素,人们许多行为如上网、办公等都通过符号密码来保障。但随着服务的增多,相应的服务密码也增多。然而,密码的设定要是很简单,则有可能被他人破解盗取,造成不可估量的损失。而设定复杂的密码时,可能安全性上去了,但密码必然复杂繁琐,很容易遗忘,也会造成一定的麻烦和损失。因此为了方便好记,人们经常会选用自己或家人的生日、住址、手机号码等作为密码并长期使用,但这些也很容易被一些不法分子盗取利用。
基于PCA人脸特征提取和识别方法研究+matlab程序(3):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_58600.html