Nastar將人臉圖像 (Ⅰ ) (ｘ，ｙ)建模為可變形的 3Ｄ網(wǎng)格表面 (ｘ，ｙ，Ｉ(ｘ，ｙ) ) (如下圖所示 )，從而將人臉匹配問題轉化為可變形曲面的彈性匹配問題 。利用有限元分析的方法進行曲面變形，并根據(jù)變形的情況判斷兩張圖片是否為同一個人 。這種方法的特點在于將空間 (ｘ，ｙ)和灰度Ｉ(ｘ,ｙ)放在了一個 3Ｄ空間中同時考慮，實驗表明識別結果明顯優(yōu)于特征臉方法 。
Lanitis等提出靈活表現(xiàn)模型方法，通過自動定位人臉的顯著特征點將人臉編碼為 83個模型參數(shù)，并利用辨別分析的方法進行基于形狀信息的人臉識別 。彈性圖匹配技術是一種基于幾何特征和對灰度分布信息進行小波紋理分析相結合的識別算法，由于該算法較好的利用了人臉的結構和灰度分布信息，而且還具有自動精確定位面部特征點的功能，因而具有良好的識別效果，適應性強識別率較高，該技術在FERET測試中若干指標名列前茅，其缺點是時間復雜度高，速度較慢，實現(xiàn)復雜 。
5. 神經(jīng)網(wǎng)絡方法（Neural Networks）
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種非線性動力學系統(tǒng)，具有良好的自組織、自適應能力 。目前神經(jīng)網(wǎng)絡方法在人臉識別中的研究方興未艾 。Valentin提出一種方法，首先提取人臉的 50個主元，然后用自相關神經(jīng)網(wǎng)絡將它映射到 5維空間中，再用一個普通的多層感知器進行判別，對一些簡單的測試圖像效果較好；Intrator等提出了一種混合型神經(jīng)網(wǎng)絡來進行人臉識別，其中非監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡用于特征提取，而監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡用于分類 。Lee等將人臉的特點用六條規(guī)則描述，然后根據(jù)這六條規(guī)則進行五官的定位，將五官之間的幾何距離輸入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡進行識別，效果較一般的基于歐氏距離的方法有較大改善，Laurence等采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行人臉識別，由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中集成了相鄰像素之間的相關性知識，從而在一定程度上獲得了對圖像平移、旋轉和局部變形的不變性，因此得到非常理想的識別結果，Lin等提出了基于概率決策的神經(jīng)網(wǎng)絡方法 (PDBNN),其主要思想是采用虛擬 (正反例 )樣本進行強化和反強化學習，從而得到較為理想的概率估計結果，并采用模塊化的網(wǎng)絡結構 (OCON)加快網(wǎng)絡的學習 。這種方法在人臉檢測、人臉定位和人臉識別的各個步驟上都得到了較好的應用，其它研究還有 :Dai等提出用Hopfield網(wǎng)絡進行低分辨率人臉聯(lián)想與識別，Gutta等提出將RBF與樹型分類器結合起來進行人臉識別的混合分類器模型，Phillips等人將MatchingPursuit濾波器用于人臉識別，國內(nèi)則采用統(tǒng)計學習理論中的支撐向量機進行人臉分類 。
神經(jīng)網(wǎng)絡方法在人臉識別上的應用比起前述幾類方法來有一定的優(yōu)勢，因為對人臉識別的許多規(guī)律或規(guī)則進行顯性的描述是相當困難的，而神經(jīng)網(wǎng)絡方法則可以通過學習的過程獲得對這些規(guī)律和規(guī)則的隱性表達，它的適應性更強，一般也比較容易實現(xiàn) 。因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡識別速度快，但識別率低。而神經(jīng)網(wǎng)絡方法通常需要將人臉作為一個一維向量輸入，因此輸入節(jié)點龐大，其識別重要的一個目標就是降維處理 。
PCA的算法描述：利用主元分析法 (即 Principle Component Analysis,簡稱 PCA)進行識別是由 Anderson和 Kohonen提出的 。由于 PCA在將高維向量向低維向量轉化時，使低維向量各分量的方差最大，且各分量互不相關，因此可以達到最優(yōu)的特征抽取 。
6. 其它方法：
除了以上幾種方法，人臉識別還有其它若干思路和方法，包括一下一些：
1） 隱馬爾可夫模型方法（Hidden Markov Model）
2） Gabor 小波變換+圖形匹配
（1）精確抽取面部特征點以及基于Gabor引擎的匹配算法，具有較好的準確性，能夠排除由于面部姿態(tài)、表情、發(fā)型、眼鏡、照明環(huán)境等帶來的變化 。

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