(c)访问控制 在一些安全性要求较高的地方设置的门禁系统,对于进入人员需要进行人脸的验证,相对于密码输入和钥匙来说,人员就不用担心密码的遗忘和钥匙的遗失,被盗等等情况,增加安全性,同时给管理人员带来方便。

1.3人脸识别技术研究现状

1.3.1 国外研究现状

1.3.2 国内研究现状

1.4 人脸识别的构成

人脸的识别过程主要有三个步骤:人脸检测和分割、图像的预处理、特征的选择和提取以及识别。其标准的过程可由下图表示。

                           框图 1- 1

1.4.1图像的获取

从外界取得图像,就是人脸识别中的输入图像,有以下几个渠道,比如(a)通过互联网下载图片(b)通过相机拍摄获取(c)通过视屏截图获取。

1.4.2人脸的检测与定位文献综述

     根据一定的先验知识,利用选择的特征进行检测,来确定图像中是不是有人脸的存在,若检测到人脸存在,则找到人脸在图像中的位置,并且将人脸从背景图像中分割出来,这一部分是人脸识别中的重点,这里的提取会直接影响到后面识别的效果。但是图像的输入可以是彩色,灰度的,可以是静态的,也可以是视屏,还有光照和背景的不同,人脸的各种各样的表情存在,这就给检测带来了极大的难度。

1.4.3图像预处理

     图像的预处理是为了特征的提取做准备的,为了得到规范化的特征,必须对图像进行预处理,比如图像尺寸的标准化,去除由于图像获取时而造成的噪声,减小光照或者其他外部因素对图像的干扰。

1.4.4特征的选择和提取

     如何来识别,靠的就是特征,人脸的特征要是人脸的唯一特征,这些特征可以是直观的人脸几何特征,比如眼睛,鼻子,嘴巴的位置、面积、距离,也可以是抽象的代数特征,比如矩阵的特征向量和特征值,还有就是纹理特征,色彩特征等等。源.自/优尔·论\文'网·www.youerw.com/

1.4.5识别

根据特征提供的参数,对人脸进行分类,可以是最小距离法,最近邻法,也可以是比较复杂的神经网络,支持向量机等等。还有改进的方法就是组合几种特征和多个分类方法来改善识别效果,这是一种很有效的方法,这种强强联合的算法被运用在很多地方。

1.5 人脸识别的理论及方法研究

     目前的静态图像人脸是别的方法主要有三个方向:

(a)基于统计的人脸检测方法:从整个人脸出发,应用一些先验知识或者经过特殊构造得到的特征来计算人脸,利用统计的原理,从成千上万张人脸图像中找出一些规律,并利用这些规律来进行人脸的检测。但是即使是一个人的人脸,同样是千变万化,因为光照、表情、还有脸的反转等因素都会造成影响,这类方法往往是将人脸区域看做是一类模式,使用大量的“人脸”和“非人脸”的样本,来构造和训练分类器,然后通过分类器来判别图像中的一些区域可能属于“人脸”还是“非人脸”的方法来实现人脸的检测。这方法就是将图像分为人脸和非人脸两个集合,而做出选测的就是用大量样本训练出来的分类器。

(b)基于连接机制的识别:包括神经网络方法,弹性匹配方。

(c)其他综合方法。

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