人脸识别系统

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1、 0公寥YANGTZE UNIVERSITY计算机外部设备扌艮告人脸识别系统系（院）：计算机科学学院专业班级：计科11004班姓名：敖元元学号：201003726指导教师：张健设计时间：2012.10 - 2012.11随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。目前，微电子和视觉系统方面取得的新进 展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程 度。而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸 识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。人们更多的 是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照 片，

2、输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的 详细资料和犯罪记录。这并非虚构的情节。在国外，人脸识别技术早已 被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。在国内，对于人脸识 别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用在公安、金融、网络 安全、物业管理以及考勤等领域。人脸识别系统具有广泛的应用：人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、人脸识别监控管理、人 脸识别电脑安全防范、人脸识别照片搜索、人脸识别来访登记、人脸识别ATM 机智能视频报警系统、人脸识别监狱智能报警系统、人脸识别RFID智能通关 系统、人脸识别公安罪犯追逃智能报警系统等等。人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特

3、征信息进行身份鉴别的计算机技 术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术， 是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网 膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字） 等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜 识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识 别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别 等。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸 图像采集、人脸定位、人脸识别预处

4、理、身份确认以及身份查找等；而狭义的 人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别的方法很多，主要的人脸识别方法有：（1）几何特征的人脸识别方法：几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之 间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，需要的内存小， 但识别率较低。（2 ）基于特征脸（PCA ）的人脸识别方法：特征脸方法是基于KL变换的人脸 识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL 变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维 线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这 些投影用作识别的

5、特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较 多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的 特征脸方法。（3）神经网络的人脸识别方法：神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图 像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的 样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。（4）弹性图匹配的人脸识别方法：弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对 于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸， 拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形

6、 变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也 不再需要多个样本进行训练。（5 ）线段Hausdorff距离（LHD）的人脸识别方法：心理学的研究表明，人类在 识别轮廓图（比如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基 于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距 离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一对应关系，因此 它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和 不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不 好。(6 )支持向量机(SVM)的人脸识别方法：近年来，支持向量机

7、是统计模式识 别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种 妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它 的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分 的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练 样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练 时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。目前人脸识别的算法可以分类为：基于人脸特征点的识别算法(Feature-based recognition algorithms)；基于整幅人脸图像的识别算法(Appeara nce-

8、based recog nition algorithm s)；基于模板的识别算法(Template-based recognition algorithms)；利用神经网络进行识别的算法(Recog nition algorithms using neural networ k)。具体人脸识别应该包含以下主要功能：1,人脸捕获与跟踪功能：人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离 出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在 摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。2人脸识别比对：人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得

9、到的人 像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一 人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定 的人像存在。3人脸的建模与检索：可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模 板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定 的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据 所比对的相似值列出最相似的人员列表。4真人鉴别功能：系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝 使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。5图像质量检测：图像质量的好坏直接影响

10、到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进 行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。人脸识别系统其实是台特殊的摄像机，判断速度相当快，只需要0.01秒左 右，由于利用的是人体骨骼的识别技术，所以即使易容改装，也难以蒙过它的 眼睛。而且“人脸识别系统”具有存储功能，只要把一些具有潜在危险性的“重点人物”的“脸部特写”输入存储系统，重点人物如擅自闯关，就会在 0.01秒之内被揪出来，同时向其他安保中心“报警”。另外，某些重要区域如 控制中心只允许特定身份的工作人员进出，这时候面部档案信息未被系统存储 的所有人全都会被拒之门外。与此前的指纹识别系统相比，人脸识别系统有很多的改进。指纹技术的使 用寿命不如人脸识别系统，使用成本也高于人脸识别系统。由于沾水、沾汗、 沾灰，还有传感器只能在室内使用等原因，指纹识别系统在露天户外使用的可 能性很小。而用于人脸识别的摄像机一天24小时都可工作，第一它不侵犯人 权，第二它是很安全的，无论室内还是户外均可使用。人脸识别系统意味着每 个人的脸上都贴着名字，外人看不见，但监控系统能看得见。包括外国人，从 踏入中国的一瞬间，他的图像和个人资料就会进入电脑的控制中心，不管在什 么地方出现，都可认出此人。而且被观察的人不知道有设备在看着他