静态人脸识别

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静态人脸识别技术

摘要：人脸识别技术是一种新型的身份识别技术，它是生物识别技术的一种。 随着人们应用需求的不断深入，人脸识别技术将呈现出主流化、 芯片化、标准化 发展趋势。近年来受到了各国研究人员的普遍关注，主要用于安全保密等领域。 本文主要介绍了静态人脸识别的技术， 对其进行了分类总结，同时，详细介绍了 其中的关键技术和研究成果。本文综述了静态人脸识别技术国内外研究的现状、 以及发展趋势，分析了存在的问题，提出了一些研究思路和技术方案。

关键词：人脸识别；检测方法；数字图像处理 1静态人脸识别的概念

人脸识别研究已经有40多年的历史，作为生物识别的一种，广泛应用在身份 识别、海关监控等领域。目前，人脸识别技术也逐渐走向了商用，如 Eyematic 公司研发的人脸识别系统等。

人脸识别技术就是通过计算机提取人脸的特征，并根据这些特征身份验证的 一种技术。人脸识别按照信息来源可分为两类：基于静态人脸图像的识别和基于 动态信息的识别。由于动态识别研究处于起步阶段，该技术相对较欠缺，目前， 研究较多的是静态人脸识别，即人脸来源位稳定的二维图象如照片。 因此本文只 研究基于静态人脸图像的识别方法。

计算机静态人脸识别是一个经典的模式识别问题。 人脸识别的传统方法主要 分为：整体匹配方法，其中最具代表性的是主元分析法，其他混合型的算法。这 些人脸识别系统多数都要依赖于面部特征（比如眼睛中心位置）的严格特征匹配 来归一化人脸以便提取人脸描述特征。静态人脸识别系统主要由检测与定位、特 征提取与识别两部分组成，在这两部分的基础上海包括预处理等步骤。

常用的人脸识别试验库以美国军方的FERE库［2］最为权威，它包括多人种、 多年

龄段、各种表情变化、光照变化、姿态变化的图象，图像的数量和实验的人数也 非常 多，可以充分地验证人脸识别算法。目前尚没有专门测试人脸检测和定位算法的 图像 库。

2静态人脸识别发展历史与存在问题

20 世纪60年代末至70年代初，人脸识研究刚刚起步。最早的研究者是 Bledsoe，他建立了一个半自动的人脸识别系统，主要是以人脸特征点的间距、 比率等参数为特征。

20 世纪90年代以来，对着计算机软硬件性能的迅速提高，以及对人脸识别 能力的高要求，是发展更具鲁棒性的人脸识别方法称为时代的必然。 法。

90年代中期以来，人脸识别方法想着整体识别和部件分析相结合的趋势发 展。研究人员开始逐渐认识到人脸识别算法必须能充分地利用人脸的各种特征信 息，融

于是基于整

体的识别方法营运而生，并且很快成了研究的重点，如特征脸方法和弹性图匹配 方


合人脸的形状拓扑结构特征、局部灰度特征和全局灰度分布特征等多种特 征。因此，出现了很多新的算法，这些算法是将原先单一的算法结合起来，共同 完成人脸的识别。灰度和形状分离的可变形模型方法就是其中之一。

90年代后期，一些商业性的人脸识别系统开始逐渐进入市场， 人脸识别技术 成为 当今国际安全防范最重要的手段之一。但是，这些技术和系统离实用化还有一定 的距离，性能和准确率有待提高。

2000年前后至今，人脸识别方法的性能虽然有了一定的提高，但仍与人们的 要求还有一定的差距，现有方法对光照、年龄、表情、姿态、距离等条件的变化 比较敏感，当某些条件发生变化时，识别效果很不理想。目前，人脸识别技术仍 只能用于某些对识别准确率要求不高的场合。

2.1发展和利用静态人脸识别的必然性

近年来，由于反恐、国土安全、和社会安全的需要，世界上各个国家都对安 防领域加大了投入。而身份识别正是安防的一个核心问题。 在这种大环境下，生 物特征识别迎来了一个快速发展的时期。据专门提供生物识别产业相关咨询服务 的美国公司In ternatio nal Biometric Group近期出版的一本关于生物识别市场及 产业趋势的调查分析报告书 "Biometrics Market and In dustry Report 2007-2012" 显示［2］，2007年全球生物识别市场收入超过 30亿美元，并且今后5年内将以超 过每年8亿美元的幅度递增。至 2007年将达到74亿美元。而截止2007年，人 脸识别的市场份额由原来的微不足道， 面。

在国内市场上，据美国《生物识别文摘》［3］报道，2005年生物识别产品的 销售收入约0.6乙美元，到了 2006年增长到约1.1亿美元，其中超过97%为指 纹识别产品。目前，在中国人脸识别产品的市场份额还较小，

大多数公司采用的

是国外提供的核心技术，进行后加工，产品多集中在门禁和考勤机上。由于这些 公司没有自主知识产权，自主研发能力较差，在人脸识别的应用开发中，对人脸 识别技术实际应用难以形成深度优势。

然而，从去年开始，人脸识别市场，特别是在中国的市场，正经历着迅速的 发展，而且发展的脚步也将越来越快。主要有三大原因：

① 是科技界和社会各个方面都认识到人脸识别技术的重要性，国家政策对 人脸识别技术研究给予了很大支持，使得我国人脸识别技术取得了很大进展。 ② 各种应用需求不断涌现。人脸识别市场的快速发展一方面归功于生物识 别需求的多兀化，另一方面则是由于人脸识别技术的进步。

③ 第三个是人口基数因素。人脸识别系统的市场大小，很大程度上是和人 口的数量大小相关的。而我国有 13亿人口，这从本质上决定了我国是世界上规 模最大的生物识别市场。

3非约束环境下的影响因素和处理方法 3.1姿态变化

处理姿态变化的方法有：1）简单几何变形的方法；2）多视角的方法；3） 采

迅速上升到12.9%,市场份额仅小于指纹

识别，并且比重还在不断增加，打破了国际生物识别市场上 指纹”一统天下的局

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