（2）Gabor濾波器將Gaussian網(wǎng)絡(luò)函數(shù)限制為一個平面波的形狀，并且在濾波器設(shè)計中有優(yōu)先方位和頻率的選擇，表現(xiàn)為對線條邊緣反應(yīng)敏感 。
（3）但該算法的識別速度很慢，只適合于錄象資料的回放識別，對于現(xiàn)場的適應(yīng)性很差 。
3） 人臉等密度線分析匹配方法
（1） 多重模板匹配方法
該方法是在庫中存貯若干標準面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進行匹配 。
（2） 線性判別分析方法（Linear Discriminant Analysis，LDA）
（3）本征臉法
本征臉法將圖像看做矩陣 ,計算本征值和對應(yīng)的本征向量作為代數(shù)特征進行識別 ,具有無需提取眼嘴鼻等幾何特征的優(yōu)點 ,但在單樣本時識別率不高 ,且在人臉模式數(shù)較大時計算量大
（4） 特定人臉子空間(FSS)算法
該技術(shù)來源于但在本質(zhì)上區(qū)別于傳統(tǒng)的”特征臉”人臉識別方法 。”特征臉”方法中所有人共有一個人臉子空間，而該方法則為每一個體人臉建立一個該個體對象所私有的人臉子空間，從而不但能夠更好的描述不同個體人臉之間的差異性，而且最大可能地擯棄了對識別不利的類內(nèi)差異性和噪聲，因而比傳統(tǒng)的”特征臉算法”具有更好的判別能力 。另外，針對每個待識別個體只有單一訓(xùn)練樣本的人臉識別問題，提出了一種基于單一樣本生成多個訓(xùn)練樣本的技術(shù)，從而使得需要多個訓(xùn)練樣本的個體人臉子空間方法可以適用于單訓(xùn)練樣本人臉識別問題 。
（5）奇異值分解(singular value decomposition,簡稱SVD)
是一種有效的代數(shù)特征提取方法.由于奇異值特征在描述圖像時是穩(wěn)定的,且具有轉(zhuǎn)置不變性、旋轉(zhuǎn)不變性、位移不變性、鏡像變換不變性等重要性質(zhì),因此奇異值特征可以作為圖像的一種有效的代數(shù)特征描述 。奇異值分解技術(shù)已經(jīng)在圖像數(shù)據(jù)壓縮、信號處理和模式分析中得到了廣泛應(yīng)用.
7. 面像識別的主要商業(yè)系統(tǒng)
90年代中后期以來，一些商業(yè)性的面像識別系統(tǒng)開始進入市場 。目前，主要商業(yè)系統(tǒng)包括：
● Visionics公司的FaceIt面像識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于Rockefeller大學(xué)開發(fā)的局部特征分析(LFA)算法；
● Lau Tech.公司的面像識別/確認系統(tǒng)，采用MIT技術(shù)；
● Miros公司的Trueface及eTrue身份驗證系統(tǒng)，其核心技術(shù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
● C-VIS公司的面像識別/確認系統(tǒng)；
● Banque-Tec.公司的身份驗證系統(tǒng)；
● Visage Gallery’s 身份認證系統(tǒng)，基于MIT媒體實驗室的Eigenface技術(shù)；
● Plettac Electronic’s FaceVACS出入控制系統(tǒng)；
● 臺灣的BioID系統(tǒng)，它基于人臉、唇動和語音三者信息融合的Biometrics系統(tǒng) 。
其中，F(xiàn)aceIt系統(tǒng)是最具有代表性的商業(yè)產(chǎn)品，目前已在很多地方得到了應(yīng)用 。去年，它在英國用于被稱為“Mandrake”的反罪犯系統(tǒng)中，該系統(tǒng)在144個監(jiān)控攝像機采集的視頻序列中搜索已知的罪犯或者嫌疑犯，如發(fā)現(xiàn)可能的罪犯，系統(tǒng)將通知中心控制室的警員 。
筆者曾使用過FaceIt系統(tǒng)，并對其進行了各項指標的評測 。結(jié)果表明，該系統(tǒng)在控制光照、準正面（3坐標軸上的旋轉(zhuǎn)不超過15度）、無飾物的情況下具有較好的識別性能 。但在實用過程中也發(fā)現(xiàn)，只有訓(xùn)練集人臉圖像的采集條件與測試集人臉圖像的采集條件基本一致時才能具有良好的識別性能，否則，其性能將急劇下降，尤其光照變化、姿態(tài)變化、黑框眼鏡、帽子、夸張的表情、胡須和長發(fā)等對其性能的影響更大 。
面像識別系統(tǒng)的測試

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