人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展歷程

人臉識(shí)別蕞初在20世紀(jì)60年代已經(jīng)有研究人員開(kāi)始研究，真正進(jìn)入初級(jí)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(gè)發(fā)展過(guò)程可以分為機(jī)械識(shí)別、半自動(dòng)化識(shí)別、非接觸式識(shí)別及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用階段。

與其他生物識(shí)別方式相比，人臉識(shí)別優(yōu)勢(shì)在于自然性、不被察覺(jué)性等特點(diǎn)。自然性即該識(shí)別方式同人類(lèi)進(jìn)行個(gè)體識(shí)別時(shí)所利用的生物特征相同。指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等均不具有自然性。不被察覺(jué)的特點(diǎn)使該識(shí)別方法不易使人抵觸，而指紋識(shí)別或虹膜識(shí)別需利用電子壓力傳感器或紅外線(xiàn)采集指紋、虹膜圖像，在采集過(guò)程中體驗(yàn)感不佳。目前人臉識(shí)別需要解決的難題是在不同場(chǎng)景、臉部遮擋等應(yīng)用時(shí)如何保證識(shí)別率。此外，隱私性和安全性也是值得考慮的問(wèn)題。人臉識(shí)別優(yōu)勢(shì)明顯，未來(lái)將成為識(shí)別主導(dǎo)技術(shù)。具體來(lái)說(shuō)，相比指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等傳統(tǒng)的生物識(shí)別方式，優(yōu)點(diǎn)主要還集中在四點(diǎn)：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(shí)別精度問(wèn)題得到解決后，預(yù)計(jì)人臉識(shí)別有望快速替代指紋識(shí)別成為市場(chǎng)大規(guī)模應(yīng)用的主流識(shí)別技術(shù)。

人臉識(shí)別是一種識(shí)別技術(shù)，用于檢測(cè)保存在數(shù)據(jù)集中的個(gè)人圖像的面部。 盡管其他身份識(shí)別方法可以更準(zhǔn)確，但面部識(shí)別一直是研究的重點(diǎn)，因?yàn)樗哂蟹歉深A(yù)性質(zhì)，而且它對(duì)于人們來(lái)說(shuō)是一種輕松的個(gè)人識(shí)別方法。

1、基于幾何/基于模板

人臉識(shí)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(jī))、PCA(主成分分析)、LDA(線(xiàn)性判別分析)、核方法或跟蹤變換等統(tǒng)計(jì)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(chēng)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(lèi)，他們的特征處理在人臉識(shí)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(gè)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(duì)人臉進(jìn)行建模。將新樣本實(shí)現(xiàn)到模型中，并用模型的參數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別。  

基于外觀的方法可以分為線(xiàn)性和非線(xiàn)性?xún)深?lèi)。PCA、LDA、IDA用于直接法，而核PCA用于非線(xiàn)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(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)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(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn)行處理并蕞終服務(wù)于特征提取的過(guò)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(jī) 干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過(guò)濾等圖像預(yù)處理。對(duì)于人臉圖像而言，其預(yù)處理過(guò)程主要包括人臉圖像的光線(xiàn)補(bǔ) 償、灰度變換、直方圖均衡化、幾何校正、濾波以及銳化等。