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1、1 引言在我们生存的这个地球上，居住着近 65 亿人。每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等少数几个区域组合而成，它们之间的大体位置关系也是固定的，并且每张脸的大小不过七八寸见方。然而，它们居然就形成了那么复杂的模式，即使是面容极其相似的双胞胎，其家人通常也能够非常容易地根据他们面孔上的细微差异将他们区分开来。这使得我们不得不承认这个世界上找不出两张完全相同的人脸!那么，区分如此众多的不同人脸的“特征” 到底是什么?能否设计出具有与人类一样的人脸识别 能力的自动机器?这种自动机器的人脸识别能力是否能够超越人类自身?对这些问题的分析和解答无疑具有重要的理论和应用价值，这正是众多从事
2、自动人脸识别研究的研究人员所面临的挑战。然而，对这些问题的回答并不像看起来那么容易。即使在大量来自模式识别、计算机视觉、神经计算、生理学等领域的研究人员对自动人脸识别艰苦工作 40 余年之后，这些最基本的科学问题仍然困惑着研究人员。而退一步讲，即使对我们自己，尽管我们每天都在根据面孔区分着亲人、同学、朋友、同事等，大多数人却很难准确地描述出自己到底是如何区分他们的，甚至描述不出自己熟悉的人有什么具体的特征。即使专门从事相关的生理学、心理学、神经科学研究的一些专家，也很难描述清楚人类人脸识别的生理学过程。这意味着基于仿生学的人脸识别研究路线在实践上是难以操作的。当然，飞机的翅膀并不需要像鸟儿的翅
3、膀一样煽动，自动人脸识别的计算模型也未必需要模拟“人脑” 。我们也许可以通过另外的途径，例如建立人脸识别的计算模型，这种计算模型可能是基于仿生神经网络的，也可能是纯粹基于统计的，或者是这二者之外的第三只眼睛，并通过构建实用的自动人脸识别系统来验证这些计算模型，从而找出对上述基本科学问题的解答。本文首先给出了人脸识别的一个一般计算模型，然后简单回顾自动人脸识别的研究历史，接下来阐述人脸识别的研究现状并介绍几种主流的技术方法，简单介绍计算所人脸识别研究组的研究进展，最后对上述哲学层面的问题作了一些简单的探讨。2 人脸识别发展历史 人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，在一定
4、程度上有泛滥成“灾” 之嫌。为了 更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将 AFR 的研究历史按照研究内容、技术方法等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表 1 所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍：第一阶段(1964 年1990 年)这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometric feature based)的方法。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究
5、。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事 AFR 研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein) 、哈蒙 (Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于 1973 年在京都大学完成了第一篇 AFR 方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU) 机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。第二阶段(1991 年1997 年)这一阶段尽管时间相对短暂，但却是
6、人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的 FERET 人脸识别算法测试，并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的 Visionics(现为 Identix)的 FaceIt系统。 美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德 (Pentland)提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别方法。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(Normalized Correlation)方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人
7、工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于 1992 年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的方法与基于模板匹配的方法的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的方法优于基于特征的方法。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别方法研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别方法的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的 Fisherface 人脸识别方法是这一时期的另一重要成果。该方法首先采用主成分分析(Prin
8、cipal Component Analysis，PCA，亦即特征脸) 对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)的方法变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度” 。该方法目前仍然是主流的人脸识别方法之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的 LDA 判别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别方法。该方法通过“作差法” ，将两幅人脸图像对的相似度计算
9、问题转换为一个两类(类内差和类间差 )分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策( 最大似然或者最大后验概率)的方法来进行人脸识别。人脸识别中的另一种重要方法 弹性图匹配技术(Elastic Graph Matching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征Gabor 变换12 特征，称为 Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化搜索策略来定位预先定义的若干面
10、部关键特征点，同时提取它们的 Jet 特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该方法的扩展。局部特征分析技术是由洛克菲勒大学 (Rockefeller University)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA 在本质上是一种基于统计的低维对象描述方法，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的 PCA 相比，LFA 在全局 PCA 描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA 技术已商业化为著名的Fa
11、ceIt 系统，因此后期没有发表新的学术进展。由美国国防部反毒品技术发展计划办公室资助的 FERET 项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET 项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的 AFR 技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建 FERET 人脸图像数据库、组织 FERET 人脸识别性能评测。该项目分别于 1994 年，1995 年和 1996 年组织了 3 次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参加了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为
12、热点的研究方向。柔性模型(Flexible Models)包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM 将人脸描述为 2D 形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的方法进行建模(PCA) ，然后再进一步通过 PCA 将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(Face Alignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小
13、规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别商业公司。从技术方案上看， 2D 人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。 第三阶段(1998 年现在)FERET96 人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的商业系统进一步发展。为此，美国军方在 FERET 测试的基础上分别于 2000 年和 2002 年组织了两次商业系统评测。基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illuminat
14、ion Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别方法是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉方法进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的 7 幅同一视点图像恢复物体的 3D 形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的 3 幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成
15、。以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法 (one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。布兰兹(Blanz) 和维特(Vetter)等提出的基于 3D 变形(3D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别方法是这一阶段内一项开创性的工作。该方法在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在 3D 形状和纹理统计变形模型(类似于 2D 时候的 AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的方法对图像
16、采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更加有利于人脸图像的分析与识别。Blanz 的实验表明，该方法在CMU-PIE(多姿态、光照和表情) 人脸库和 FERET 多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该方法的有效性。2001 年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和 AdaBoost 的实时人脸检测系统，在 CIF 格式上检测准正面人脸的速度达到了每秒 15 帧以上。该方法的主要贡献包括： 1)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;2)基于 AdaBoost 将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习方法;3)采用了级联 (Cascade)技术提高检测速度。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。沙苏哈(Shashua)等于 2001 年提出了一
