摘要：社會(huì)在發(fā)展，科學(xué)在進(jìn)步，傳統(tǒng)身份認(rèn)證在很多領(lǐng)域已經(jīng)不能滿(mǎn)足人們的需求，尤其是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的出現(xiàn)，快速有效的自動(dòng)身份驗(yàn)證成為人們的需求。人臉識(shí)別技術(shù)就是利用計(jì)算機(jī)提取有效信息進(jìn)行自動(dòng)的特點(diǎn)，易于被用戶(hù)接受。本文以計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)及應(yīng)用為研究論題，首先對(duì)計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了概述，而后介紹阿了計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別的主要方法，基于方法分析，論文最終分析了計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)；人臉識(shí)別技術(shù)；應(yīng)用

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9599 (2012) 17-0000-02

人類(lèi)身份識(shí)別技術(shù)就是采用某種技術(shù)和手段對(duì)人的身份進(jìn)行標(biāo)識(shí)，身份識(shí)別人類(lèi)自古就有，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，將人類(lèi)帶到了信息時(shí)代，計(jì)算機(jī)的廣泛普及和應(yīng)用，為快速身份識(shí)別奠定了基礎(chǔ)。計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)涵蓋的范圍比較廣泛，包括信號(hào)處理、數(shù)字圖像處理、模式設(shè)別等很多學(xué)科的理論知識(shí)。計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)的主要核心內(nèi)容是根據(jù)已知的人臉來(lái)確定未知人臉的歸屬問(wèn)題，因此從這個(gè)層面來(lái)講，計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)可以認(rèn)為是模式識(shí)別的范疇。

1 計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)概述

計(jì)算人臉識(shí)別技術(shù)屬于模式識(shí)別范疇，模式識(shí)別是通過(guò)對(duì)具體的個(gè)別事物進(jìn)行觀測(cè)所得到的具有時(shí)間和空間分布的信息，同一類(lèi)別中模式的總體貨模式所屬的類(lèi)別則成為模式類(lèi)。統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法和句法模式識(shí)別方法是模式識(shí)別的兩種基本方法，計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)就是應(yīng)用模式識(shí)別的方法，這個(gè)過(guò)程需要需要先對(duì)已知信息進(jìn)行采樣量化，繼而再轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以處理的數(shù)據(jù)。

要研究計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)，就必須明白計(jì)算機(jī)人臉檢測(cè)技術(shù)。計(jì)算機(jī)人臉檢測(cè)的過(guò)程就是在給定的一個(gè)空間中來(lái)確定人臉的大小和位置的過(guò)程。計(jì)算機(jī)人臉檢測(cè)的技術(shù)方法很多，主要有鑲嵌圖方法，模板匹配方法，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，可變性模板方法等。通常情況下計(jì)算人人臉檢測(cè)流程為：輸入圖像—預(yù)處理—特省提取—人臉檢測(cè)—是(不是)。由于計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)在實(shí)際的應(yīng)用中存在諸多問(wèn)題，計(jì)算機(jī)人臉檢測(cè)技術(shù)在這種情況下?tīng)I(yíng)運(yùn)而生。這不僅是計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別的前端技術(shù)，也在智能監(jiān)視、內(nèi)容圖像等多領(lǐng)域顯示著重要作用和價(jià)值。

計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)對(duì)人臉圖像進(jìn)行分析，并從中選取有效的識(shí)別技術(shù)，對(duì)身份進(jìn)行辨別，這個(gè)辨別過(guò)程可以分為兩部分，第一個(gè)問(wèn)題就是“是不是誰(shuí)”的問(wèn)題，另一個(gè)是“是誰(shuí)”的回答問(wèn)題，也就是通常所說(shuō)的身份識(shí)別。計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別過(guò)程的通常流程為：輸入圖像—預(yù)處理—特征提取—人臉識(shí)別—是誰(shuí)(人臉識(shí)別)/是或不是(人臉驗(yàn)證)。計(jì)算機(jī)進(jìn)行人臉識(shí)別主要基于兩大方向，第一個(gè)方向是包括人臉特征、人臉密度線(xiàn)分配方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等整體特征研究方法；第二方向就是將人臉基準(zhǔn)點(diǎn)的相對(duì)比和其他描述人臉部特征進(jìn)行參數(shù)等結(jié)合起來(lái)構(gòu)成的基于部件特征的方法。有學(xué)者研究證明，基于部件特征的人臉識(shí)別方法沒(méi)有整體特征的人臉識(shí)別方法優(yōu)點(diǎn)突出。

2 幾種人臉識(shí)別方法

基于幾何特征的人臉識(shí)別方法：嘴巴、眼睛、鼻子下巴等組成部件構(gòu)成了每一個(gè)人的人臉，基于每個(gè)部件大小、形狀及結(jié)構(gòu)存在各種差異，因此可作為人臉識(shí)別的重要依據(jù)。Brunelli小組，用積分投影的方法提取出歐式距離表征的人臉特征矢量進(jìn)行模式分類(lèi)，幾何特征、變換系數(shù)特征、可視特征是圖像特征的幾種表現(xiàn)方式。

基于模板匹配的人臉識(shí)別方法：這種方法是利用可變性模板對(duì)面部特征進(jìn)行抽取，這些模板可以變形、平移和旋轉(zhuǎn)，這樣就能較好的展現(xiàn)出它們?cè)趫D像中形狀。有學(xué)者對(duì)基于模板和基于特征的兩種方法進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)基于模板在提高識(shí)別率上更有優(yōu)勢(shì)，而基于特征的方法在存儲(chǔ)量和速度方面有著更好的一面。

特征臉?lè)椒?#xff1a;這種方法是從主成成份分析導(dǎo)出的一種人臉識(shí)別和描述技術(shù)，實(shí)質(zhì)上是通過(guò)K—L變換壓縮技術(shù)中的一種優(yōu)正交換來(lái)實(shí)現(xiàn)的。從理論上來(lái)講，任何人臉圖像集合都可以用兩個(gè)相近的集合進(jìn)行重建，一是一組標(biāo)準(zhǔn)的圖像集合，二是每個(gè)人臉的權(quán)值集合。這種理論的基本思想就是通過(guò)K—L交換，得到高維圖像的一組正交基，將較大特征的正交基作為特征值，組成正臉空間，而后再將新人臉圖像映射到特征臉的空間中，得到一組投影向量，來(lái)作為識(shí)別的特征向量，而后和庫(kù)中已知人臉的位置進(jìn)行比較，最后判斷庫(kù)中的人臉是哪一副人臉。

基于小波變換的方法：小波變換是一種時(shí)間和頻率的局域變換，通過(guò)平移、伸縮的方式對(duì)圖像進(jìn)行尺寸細(xì)化處理，根據(jù)使用不同寬帶的一系列濾波，成功的從圖形中提取信息函數(shù)。有研究者用局部尺度和小波分解對(duì)人臉圖像曲率進(jìn)行提取繼而進(jìn)行特征識(shí)別。還有學(xué)者采用矩的方法對(duì)此進(jìn)行預(yù)處理，這種方法可以對(duì)人臉的平面旋轉(zhuǎn)和伸縮進(jìn)行矯正。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)能力和學(xué)習(xí)能力對(duì)人臉進(jìn)行特征識(shí)別和提取，這種方法少了很多復(fù)雜的特征提取工作，而且保存了人臉圖像中的形狀及材質(zhì)信息。這種識(shí)別方法在人臉識(shí)別上的應(yīng)用具有很多優(yōu)勢(shì)，由于人臉識(shí)別的很多規(guī)律無(wú)法進(jìn)行顯性描述，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卻能對(duì)這些規(guī)律進(jìn)行隱形表達(dá)，比較容易實(shí)現(xiàn)。

3 計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用

人臉自動(dòng)識(shí)別技術(shù)是目前模式識(shí)別領(lǐng)域中一個(gè)極富挑戰(zhàn)性的前沿難題和熱點(diǎn)。在司法部門(mén)、身份驗(yàn)證、醫(yī)學(xué)、視頻會(huì)議、檔案管理等多種場(chǎng)合都發(fā)揮著重要作用。另外，隨著多媒體技術(shù)的廣泛應(yīng)用，反恐怖活動(dòng)等對(duì)高科技的要求，人機(jī)智能交互界面的需要，可見(jiàn)在現(xiàn)實(shí)生活中隊(duì)人臉自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的需要日益迫切。

人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用比較廣泛，最為熟悉的就是警方利用人臉識(shí)別技術(shù)抓罪犯。除此之外，對(duì)于某些敏感場(chǎng)所，處于安全考慮，都會(huì)采用特定的方法來(lái)監(jiān)視這個(gè)場(chǎng)景，以便能夠即時(shí)監(jiān)控這個(gè)場(chǎng)景。計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)在尋人尋親方面也有著重要作用，對(duì)業(yè)務(wù)部門(mén)提供了照片，直接送入系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比檢索。在大型活動(dòng)安全監(jiān)控方面，如果發(fā)現(xiàn)有人滋事，公安機(jī)關(guān)可以用鏡頭采取其面部特征，對(duì)系統(tǒng)對(duì)比查證。還可應(yīng)用于查證無(wú)名尸源，先拍攝正面照片，輸入計(jì)算機(jī)，而后在對(duì)比系統(tǒng)中進(jìn)行查證。計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)在視頻監(jiān)控機(jī)目擊者描述排查方面都發(fā)揮著重要作用，對(duì)暫住人口、常住人口、在逃人員進(jìn)行對(duì)比查證，能夠在獲取目標(biāo)后，采用關(guān)聯(lián)的方式在數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行查詢(xún)。

計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別過(guò)程非常復(fù)雜，涵蓋的理論知識(shí)比較多，涉及圖像處理、信號(hào)處理、模式識(shí)別等很多知識(shí)，因此這種技術(shù)一直是諸多學(xué)者深入研究但又具有挑戰(zhàn)性的課題。但是計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)的運(yùn)用卻越來(lái)越廣泛，在安全防范、公安破案及一些公共事業(yè)方面都發(fā)揮著重要作用。因此，對(duì)計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)的研究應(yīng)該更加得到更多領(lǐng)域?qū)W者的研究和關(guān)注，也希望計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)能夠發(fā)揮出更大的作用。

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總結(jié)

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