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基于對面像識別技術(shù)在軍事安全等領(lǐng)域重要性的考慮，美國國防部的ARPA資助建立了一個對現(xiàn)有面像識別技術(shù)進行評測的程序，并分別于1994年8月、1995年3月和1996年9月（截至1997年3月）組織了三次面像識別和人臉確認的性能評測，其目的是要展示面像識別研究的最新進展和最高學術(shù)水平，同時發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有面像識別技術(shù)所面臨的主要問題，為以后的研究提供方向性指南。盡管該測試只對美國研究機構(gòu)開放，但它在事實上成為了該領(lǐng)域的公認測試標準，其測試結(jié)果已被認為反映了面像識別研究的最高學術(shù)水平。
根據(jù)2000年公開發(fā)表的FERET’97測試報告，美國南加州大學(USC)、馬里蘭大學(UMD)、麻省理工學院(MIT)等研究機構(gòu)的面像識別技術(shù)具有最好的識別性能。在訓練集和測試集攝像條件相似的200人的識別測試中，幾個系統(tǒng)都產(chǎn)生了接近100%的識別率。值得一提的是，即使是最簡單的相關(guān)匹配算法也具有很高的識別性能。在更大對象集的FERET測試中（人數(shù)大于等于1166人），在同一攝像條件下采集的正面圖像識別中，最高首選識別率為95%；而對用不同的攝像機和不同的光照條件采集的測試圖像，最高首選識別率驟降為82%；對一年后采集的圖像測試，最大的準確率僅僅接近51% 。
該測試結(jié)果表明，目前的面像識別算法對于不同的攝像機、不同的光照條件和年齡變化的適應能力非常差，理應得到研究者的足夠重視。而且值得注意的是，該測試中所用的人臉圖像均為比較標準的正面人臉圖像，姿態(tài)變化非常小，也沒有夸張的表情和飾物，以及沒有提及面部毛發(fā)改變的情況。所以，我們認為，除了FERET測試所揭示的上述面像識別研究需要面對的問題之外，還需要考慮諸如姿態(tài)、飾物（眼鏡、帽子等）、面部表情、面部毛發(fā)等可變因素對面像識別性能的影響。這些因素也是開發(fā)實用的面像識別產(chǎn)品時必然會遇到的最關(guān)鍵的技術(shù)問題。
為進一步測試商業(yè)面像識別系統(tǒng)的性能，并揭示2000年前后面像識別技術(shù)的最新進展，美國國防部的反毒品技術(shù)開發(fā)計劃辦公室于去年5月和6月對美國的主要商業(yè)面像識別系統(tǒng)進行了評測，稱為FRVT’2000（Face Recognition Vender Test）評測。該計劃邀請了美國所有面像識別系統(tǒng)廠商參加，共24家，但只有8家響應，最終有5家公司參加了評測，而只有3家的系統(tǒng)在規(guī)定時間內(nèi)完成了全部對比實驗 ?？梢哉J為，這3家公司的產(chǎn)品是目前最具競爭力的商業(yè)識別系統(tǒng)，它們分別是FaceIt系統(tǒng)、Lau Tech.公司的系統(tǒng)和C-VIS公司的系統(tǒng) 。FRVT’2000評估了這些系統(tǒng)對圖像壓縮、用戶-攝像機距離、表情、光照、錄制設(shè)備、姿態(tài)、分辨率和時間間隔等影響因素的識別性能。結(jié)果表明，面像識別系統(tǒng)的性能與1997年的測試相比有了一定的進步，但其識別性能對各種條件，如光照、老化、距離、姿態(tài)等，仍然離人們的期望值較遠。
國內(nèi)：
中科院－上海銀晨
近年來，國內(nèi)學者在對特征臉技術(shù)進行認真研究的基礎(chǔ)上，嘗試了基于特征臉特征提取方法和各種后端分類器相結(jié)合的方法，并提出了各種各樣的改進版本或擴展算法，主要的研究內(nèi)容包括線性/非線性判別分析(LDA/KDA)、Bayesian概率模型、支持矢量機（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(NN)以及類內(nèi)和類間雙子空間(inter/intra-class dual subspace)分析方法等等。
近年來，中科院計算所在對特征臉技術(shù)進行認真研究的基礎(chǔ)上，嘗試了基于特征臉特征提取方法和各種后端分類器相結(jié)合的方法，并提出了各種各樣的改進版本或擴展算法，主要的研究內(nèi)容包括線性/非線性判別分析(LDA/KDA)、Bayesian概率模型、支持矢量機（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(NN)以及類內(nèi)和類間雙子空間(inter/intra-class dual subspace)分析方法等等。

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