解决3D人脸识别技术问题 3D人脸识别将大行其道

人脸识别是指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，其可以定义为：输入查询场景中的静止图像或者视频，使用人脸数据库识别或验证场景中的一个人或者多个人，通常也被称为面部识别、人像识别。人脸识别具有非强制性、非接触性、并发性等特点，因此研究者在上世纪六、七十年代就开始了人脸识别技术的研究。进入九十年代后，随着高性能计算机的发展，人脸识别技术获得了重大突破。美国国家标准技术局(NIST)举办的FRVT2006(Face RecognitionVendor Test 2006)通过大规模的人脸数据库测试表明，人脸识别技术的识别精度要比FRVT2002至少提高了一个数量级。部分识别算法的精度超过了人类的平均水平。对于高分辨率、高质量的正面人脸的识别率达到100%。VD5安检之家
人脸识别技术的难点VD5安检之家
虽然人脸识别技术经历了较长的研究阶段，但至今还是被认为是生物特征识别技术中较为困难的研究课题之一，其原因在于：VD5安检之家
1.背景环境的复杂多样VD5安检之家
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在进行人脸识别前需要先对监控场景中的人脸进行定位，即人脸检测。人脸检测的正确与否直接影响人脸识别性能。当监控场景的背景较为复杂时，人脸检测率也会随之降低，因此能够适应复杂背景环境的人脸检测算法是人脸识别技术的难点之一。VD5安检之家
2. 光照条件的复杂多变VD5安检之家
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在智能视频监控系统的实际应用中，会由于监控环境光线的变化造成检测到的人脸图像存在不同的阴暗变化，如图1所示。FRVT2006测试表明，不同光照条件下人脸识别虽然在性能上比FRVT2002有显著提高，但是还没在根本上克服光照对识别率的影响。VD5安检之家
3. 人脸表情的多样性VD5安检之家
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在实际应用过程中，人脸的表情随时都可能发生变化。图2给出了部分表情变化的人脸图像。从图2可以看出，当人的表情发生变化时，可能会引起人脸轮廓以及纹理的变化，同时由于面部肌肉的牵引，面部的特征点的位置也会随之改变。不同的表情引起面部的变化都不同，此外，不同的人的相同表情影响也不相同，因此很难用统一的标准来精确划分各种表情对不同人的影响。VD5安检之家
4.采集人脸的角度多样性VD5安检之家
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人脸的角度多样性主要是指由于拍摄角度的不同导致检测到的人脸图像的旋转，包括平面旋转和深度旋转。图3列出了部分不同角度拍摄的人脸图像。从图3可以看出，与表情变化对人脸图像的影响相同，拍摄角度的变化同样会导致人脸轮廓的变化，除此之外，由于角度的变化，可能会导致人脸的部分特征无法被正确提取，进一步导致人脸的错误识别。VD5安检之家
5.遮挡问题VD5安检之家
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即使是非人为故意遮挡，在实际应用时检测到的人脸图像也经常会出现如帽子、眼镜等遮挡物，除了这些，胡子以及刘海的变化也直接影响人脸的特征提取，图4举例给出了出现遮挡的部分人脸图像。当人脸图像发生遮挡时，人脸的很多信息会丢失，导致人脸识别算法出错或失效。VD5安检之家
人脸识别系统的步骤VD5安检之家
人脸识别系统主要包括四个组成部分：人脸图像检测、人脸识别预处理、人脸特征提取以及特征匹配与识别。VD5安检之家
1.人脸图像检测VD5安检之家
人脸图像检测是人脸识别过程的关键环节之一。人脸检测是指对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果有，则返回检测到的人脸图像的位置、大小以及姿态。人脸检测主要利用人脸图像的直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征以及haar特征等。VD5安检之家
人脸检测的难点主要在于：VD5安检之家
(1)光照的复杂多变，图像序列中存在的人脸图像可能由于光源的照射角度或监控环境中同时存在的多个光源而导致阴影或对比度的变化，增加了检测难度。