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現(xiàn)在一些小區(qū)出入不用門禁卡了，出入全靠人臉識(shí)別；銀行也開通了刷臉取現(xiàn)金，省去了拿卡，輸入密碼等；有的餐廳搞活動(dòng)，刷臉吃飯，由機(jī)器打分，顏值高的免單 。在火車站、汽車站、高鐵站、機(jī)場(chǎng)等公共場(chǎng)所，人臉識(shí)別應(yīng)用也越來(lái)越多 。那么人臉識(shí)別有哪些技術(shù)呢？
主流的人臉識(shí)別技術(shù)基本上可以歸結(jié)為三類，即：基于幾何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法 。
1. 基于幾何特征的方法是最早、最傳統(tǒng)的方法，通常需要和其他算法結(jié)合才能有比較好的效果；
2. 基于模板的方法可以分為基于相關(guān)匹配的方法、特征臉方法、線性判別分析方法、奇異值分解方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、動(dòng)態(tài)連接匹配方法等 。
3. 基于模型的方法則有基于隱馬爾柯夫模型，主動(dòng)形狀模型和主動(dòng)外觀模型的方法等 。
1. 基于幾何特征的方法
人臉由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件構(gòu)成，正因?yàn)檫@些部件的形狀、大小和結(jié)構(gòu)上的各種差異才使得世界上每個(gè)人臉千差萬(wàn)別，因此對(duì)這些部件的形狀和結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可以做為人臉識(shí)別的重要特征 。幾何特征最早是用于人臉側(cè)面輪廓的描述與識(shí)別，首先根據(jù)側(cè)面輪廓曲線確定若干顯著點(diǎn)，并由這些顯著點(diǎn)導(dǎo)出一組用于識(shí)別的特征度量如距離、角度等 。Jia 等由正面灰度圖中線附近的積分投影模擬側(cè)面輪廓圖是一種很有新意的方法 。
采用幾何特征進(jìn)行正面人臉識(shí)別一般是通過(guò)提取人眼、口、鼻等重要特征點(diǎn)的位置和眼睛等重要器官的幾何形狀作為分類特征,但Roder對(duì)幾何特征提取的精確性進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)性的研究，結(jié)果不容樂觀 。
可變形模板法可以視為幾何特征方法的一種改進(jìn)，其基本思想是 :設(shè)計(jì)一個(gè)參數(shù)可調(diào)的器官模型 (即可變形模板),定義一個(gè)能量函數(shù)，通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)使能量函數(shù)最小化，此時(shí)的模型參數(shù)即做為該器官的幾何特征 。
這種方法思想很好，但是存在兩個(gè)問題，一是能量函數(shù)中各種代價(jià)的加權(quán)系數(shù)只能由經(jīng)驗(yàn)確定，難以推廣，二是能量函數(shù)優(yōu)化過(guò)程十分耗時(shí)，難以實(shí)際應(yīng)用 ?；趨?shù)的人臉表示可以實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉顯著特征的一個(gè)高效描述，但它需要大量的前處理和精細(xì)的參數(shù)選擇 。同時(shí)，采用一般幾何特征只描述了部件的基本形狀與結(jié)構(gòu)關(guān)系，忽略了局部細(xì)微特征，造成部分信息的丟失，更適合于做粗分類，而且目前已有的特征點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)在精確率上還遠(yuǎn)不能滿足要求，計(jì)算量也較大 。
2. 局部特征分析方法（Local Face Analysis）
主元子空間的表示是緊湊的，特征維數(shù)大大降低，但它是非局部化的，其核函數(shù)的支集擴(kuò)展在整個(gè)坐標(biāo)空間中，同時(shí)它是非拓?fù)涞?，某個(gè)軸投影后臨近的點(diǎn)與原圖像空間中點(diǎn)的臨近性沒有任何關(guān)系，而局部性和拓?fù)湫詫?duì)模式分析和分割是理想的特性，似乎這更符合神經(jīng)信息處理的機(jī)制，因此尋找具有這種特性的表達(dá)十分重要 。基于這種考慮，Atick提出基于局部特征的人臉特征提取與識(shí)別方法 。這種方法在實(shí)際應(yīng)用取得了很好的效果，它構(gòu)成了FaceIt人臉識(shí)別軟件的基礎(chǔ) 。
3. 特征臉方法（Eigenface或PCA）
特征臉方法是90年代初期由Turk和Pentland提出的目前最流行的算法之一，具有簡(jiǎn)單有效的特點(diǎn), 也稱為基于主成分分析(principal component analysis,簡(jiǎn)稱PCA)的人臉識(shí)別方法 。
特征子臉技術(shù)的基本思想是：從統(tǒng)計(jì)的觀點(diǎn)，尋找人臉圖像分布的基本元素，即人臉圖像樣本集協(xié)方差矩陣的特征向量，以此近似地表征人臉圖像 。這些特征向量稱為特征臉(Eigenface) 。
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