人臉識別技術(shù)發(fā)展歷程

人臉識別蕞初在20世紀(jì)60年代已經(jīng)有研究人員開始研究，真正進(jìn)入初級的應(yīng)用階段是在90年代后期，發(fā)展至今其技術(shù)成熟度已經(jīng)達(dá)到較高的程度。整個發(fā)展過程可以分為機械識別、半自動化識別、非接觸式識別及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用階段。

與其他生物識別方式相比，人臉識別優(yōu)勢在于自然性、不被察覺性等特點。自然性即該識別方式同人類進(jìn)行個體識別時所利用的生物特征相同。指紋識別、虹膜識別等均不具有自然性。不被察覺的特點使該識別方法不易使人抵觸，而指紋識別或虹膜識別需利用電子壓力傳感器或紅外線采集指紋、虹膜圖像，在采集過程中體驗感不佳。目前人臉識別需要解決的難題是在不同場景、臉部遮擋等應(yīng)用時如何保證識別率。此外，隱私性和安全性也是值得考慮的問題。人臉識別優(yōu)勢明顯，未來將成為識別主導(dǎo)技術(shù)。具體來說，相比指紋識別、虹膜識別等傳統(tǒng)的生物識別方式，優(yōu)點主要還集中在四點：非接觸性、非侵?jǐn)_性、硬件基礎(chǔ)完善和采集快捷便利，可拓展性好。在復(fù)雜環(huán)境下，人臉識別精度問題得到解決后，預(yù)計人臉識別有望快速替代指紋識別成為市場大規(guī)模應(yīng)用的主流識別技術(shù)。

人臉識別是一種識別技術(shù)，用于檢測保存在數(shù)據(jù)集中的個人圖像的面部。 盡管其他身份識別方法可以更準(zhǔn)確，但面部識別一直是研究的重點，因為它具有非干預(yù)性質(zhì)，而且它對于人們來說是一種輕松的個人識別方法。

1、基于幾何/基于模板

人臉識別算法分為基于幾何或基于模板的算法?；谀０宓姆椒梢允褂肧VM(支持向量機)、PCA(主成分分析)、LDA(線性判別分析)、核方法或跟蹤變換等統(tǒng)計工具構(gòu)建?；趲缀翁卣鞯姆椒ㄖ饕治鼍植咳四樚卣骷捌鋷缀侮P(guān)系因此它也被稱為基于特征的方法。  

2、局部的/整體的

要素之間的關(guān)系或功能與整張臉之間的聯(lián)系并不影響數(shù)量，許多研究人員遵循這種方法，試圖推斷出相關(guān)的特征。有些方法嘗試用眼睛，一些特征的組合等。一些隱馬爾可夫模型方法也屬于這一類，他們的特征處理在人臉識別中非常有名。

3、基于外貌/基于模型

基于外觀的方法顯示了一張包含多個圖像的臉。被認(rèn)為是高維向量的圖像。該技術(shù)通常用于從圖像分割中提取特征空間。另一方面，基于模型的方法嘗試對人臉進(jìn)行建模。將新樣本實現(xiàn)到模型中，并用模型的參數(shù)對圖像進(jìn)行識別。  

基于外觀的方法可以分為線性和非線性兩類。PCA、LDA、IDA用于直接法，而核PCA用于非線性方法。另一方面，在基于模型的方法中可分為二維或三維非彈性束圖匹配方法。

人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。下面宣城盛宇小編給大家介紹一下人臉圖像預(yù)處理。

人臉圖像預(yù)處理：對于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測結(jié)果，對圖像進(jìn)行處理并蕞終服務(wù)于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機 干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進(jìn)行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。對于人臉圖像而言，其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補 償、灰度變換、直方圖均衡化、幾何校正、濾波以及銳化等。