計算機人臉識別技術(shù)及其應用
計算機人臉識別技術(shù)及其應用【1】
【摘 要】伴隨著(zhù)科技不斷發(fā)展，身份信息認證在諸多場(chǎng)所中得以應用。
計算機人臉識別技術(shù)是一種新型的身份認證方式，能夠滿(mǎn)足社會(huì )發(fā)展需求。
人臉識別憑借計算機提取信息的高效性，打破了傳統身份認證的局限性，是科技社會(huì )發(fā)展的必然趨勢。
基于此，本文將對計算機人臉識別技術(shù)進(jìn)行研究，并分析其實(shí)際應用。
【關(guān)鍵詞】計算機;人臉識別技術(shù);應用;分析
計算機人臉識別技術(shù)所涵蓋的范圍比較廣泛，其中包含信號處理、數字圖像處理、模式設置等諸多內容。
計算機人臉識別技術(shù)根據已知人臉確定未知人臉的歸屬問(wèn)題。
換言之，計算機人臉識別技術(shù)屬于一種模式識別范疇，對已知的信息進(jìn)行采樣量化，將其轉化為計算機可以處理的數據信息。
一、計算機人臉識別技術(shù)原理
(一)計算機人臉檢測技術(shù)
分析計算機人臉識別技術(shù)，需要明確計算機人臉檢測。
在進(jìn)行人臉識別時(shí)，計算機系系統需要人臉的大小以及位置進(jìn)行檢測，在特定的空間內實(shí)現人臉識別。
基于計算機的人臉檢測技術(shù)方法有鑲嵌圖法、模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法以及可變性模板法。
實(shí)現人臉檢測，需要在科學(xué)的流程下實(shí)現。
計算機人臉檢測流程為：圖像輸入環(huán)節――圖像預處理――圖像特征提取――計算機系統檢測與判斷。
計算機人來(lái)檢測技術(shù)在科技社會(huì )中不斷更新，已經(jīng)演化為計算機人臉識別技術(shù)的前段技術(shù)之一，與智能監視等技術(shù)相互銜接。
(二)計算機人臉識別流程
計算機人臉識別技術(shù)是在人臉檢測技術(shù)的基礎上，進(jìn)行信息辨別。
在人臉信息辨別的環(huán)節中，主要分為“是不是誰(shuí)”和“是誰(shuí)”兩個(gè)詢(xún)問(wèn)階段。
通常情況下，人臉識別首先需要進(jìn)行人臉輸入，對圖像進(jìn)行預處理，然后對圖像進(jìn)行特征提取，最后進(jìn)行人臉識別，進(jìn)行人臉驗證。
人臉識別，主要分為兩個(gè)方向的識別，一為人臉特征分析以及人臉密度線(xiàn)分配;二是人臉基準點(diǎn)與其他人臉特征參數結合。
二、計算機人臉識別方法
(一)人臉幾何特征識別
人與人的面部特征差別比較大，基于計算機人臉識別的技術(shù)在實(shí)際應用中，最為簡(jiǎn)單直接的方法就是對于人臉的幾何特征進(jìn)行有效識別。
人的嘴、眼睛、鼻子以及下巴，是構成人臉面部特征的基本要素。
每一個(gè)人的面部特征都不同，將這些面部特征輸入到計算機數據系統，進(jìn)行人臉的差異性識別。
研究小組在人臉特征信息搜集的基礎上，采用積分投影的方法提取出歐式距離表征，實(shí)現科學(xué)高效的人臉識別。
(二)人臉模板匹配識別
基于模板匹配的人臉識別方法，主要是在可變換性的模板基礎上，對面部特征進(jìn)行抽取。
這些模板能夠根據需求，進(jìn)行變形、平移以及旋轉，將細節特征面部圖形收取出來(lái)。
該種人臉識別方式與人臉特征分析方式相比，其效果更高。
(三)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )識別
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的人臉識別方法，主要是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的高效分類(lèi)能力，以及學(xué)習能力，在獲取人臉信息的基礎上，對人臉的特征進(jìn)行有效識別和提取。
該種方法能夠減少很多復雜的特征獲取。
且能夠將人臉圖像中的形狀材質(zhì)信息進(jìn)行科學(xué)整理。
該種方法在人臉識別中，能夠緩解人臉識別規律無(wú)法進(jìn)行顯性表達的弊端。
(四)小波變換
基于小波變換計算機人臉識別，能夠實(shí)現多分辨性，能夠實(shí)現信號是多向觀(guān)察性。
其在信號檢測中所適應的范圍比較廣，針對信號系統中所出現的諸多問(wèn)題能夠及時(shí)克服。
當識別系統中出現信號周期性陷波、暫態(tài)振蕩、電壓跌落以及閃變等情況時(shí)，小波變換都能夠有效克服。
小波檢測技術(shù)也有一定的局限性。
第一，小波變換中的濾波特性較差;第二，小波分析中的頻域分辨率較粗糙。
第三，小波變換環(huán)節中所涉及數據計算比較多。
(五)K-L變換壓縮技術(shù)
特征臉識別技術(shù)是一種從主成份中分析而導出來(lái)的一種人臉識別與人臉特征描述技術(shù)，一般通過(guò)K-L變換壓縮技術(shù)中的一種優(yōu)正交換方式來(lái)實(shí)現。
從理論上分析，任何人臉圖像集合都能夠在通過(guò)兩個(gè)比較相似的集合重建而來(lái)。
在K――L交換下，人臉識別能夠得到高維圖像的一組正交基，取特征值，組成一個(gè)正臉空間。
在進(jìn)行人臉識別環(huán)節中，能夠將新人臉圖像映射到特征臉空間中，從而得到投影向量。
三、計算機人臉識別技術(shù)實(shí)際應用
(一)警方辦案中的應用
計算機人臉識別技術(shù)在警方辦案中的應用比較廣泛，例如，在進(jìn)行親人尋找中，可以根據專(zhuān)業(yè)部門(mén)所提供的照片，直接發(fā)送到計算機系統中，進(jìn)行人臉信息的對比檢索。
同時(shí)大型的活動(dòng)場(chǎng)所中，如果發(fā)生安全時(shí)間，警方可以調用監控視頻，對嫌疑人的面部特征進(jìn)行提取。
(二)在智能門(mén)禁中的應用
隨著(zhù)科技不斷發(fā)展，建設安全型的住宅小區是社會(huì )發(fā)展的必然，智能門(mén)禁系統的開(kāi)發(fā)能夠提升小區安全，計算機人臉識別技術(shù)在智能門(mén)禁中的應用也比較廣泛。
計算機人臉識別技術(shù)在智能門(mén)禁系統中的應用，主要分為三個(gè)步驟：
第一，在進(jìn)行人臉信息錄入時(shí)，系統對人臉進(jìn)行檢測，并進(jìn)行特征提取，根據系統中的人臉描述來(lái)進(jìn)行特征信息存儲。
通過(guò)RFID進(jìn)行信息輸入與信息注冊，與人臉特征一同進(jìn)行已知的人臉數據庫錄入，并最終將記錄信息進(jìn)行存儲。
第二，將該系統進(jìn)行實(shí)際應用，在門(mén)禁視頻前，當有人員訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，門(mén)禁控制器首先進(jìn)行RFID信息提取，然后進(jìn)行RFID認證，對特征信息進(jìn)行提取，并從已知的認證數據庫中調出信息。
第三，在現場(chǎng)中，當有工作人員進(jìn)入到監測區域中，RFID讀卡器將對人員的ID信息進(jìn)行讀取，并啟動(dòng)系統中攝像機采集，并進(jìn)入人臉圖像采集中。
結論
綜上所述，在本文中對計算機人臉識別技術(shù)應用原理進(jìn)行分析，研究其在實(shí)際生活中的應用。
計算機人臉識別技術(shù)的研發(fā)，為人們的生活提供便利，是科技研發(fā)中的重要產(chǎn)物。
計算機人來(lái)檢測技術(shù)在科技社會(huì )中不斷更新，已經(jīng)演化為計算機人臉識別技術(shù)的前段技術(shù)之一，與智能監視等技術(shù)相互銜接。
主要的計算機人臉識別方法有：人臉幾何特征識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )識別、人臉模板匹配識別以及K-L變換壓縮技術(shù)等。
參考文獻：
[1]曹雪.小波理論在人臉識別中的應用研究[D].南京理工大學(xué)，2012.
[2]崔法毅.改進(jìn)的Fisher鑒別分析兩步算法研究及其在人臉識別中的應用[D].燕山大學(xué)，2012.
[3]許高鳳.人臉識別技術(shù)及其在場(chǎng)館門(mén)禁系統中的應用研究[D].哈爾濱工程大學(xué)，2009.
計算機人臉識別技術(shù)及應用【2】
摘要：社會(huì )在發(fā)展，科學(xué)在進(jìn)步，傳統身份認證在很多領(lǐng)域已經(jīng)不能滿(mǎn)足人們的需求，尤其是隨著(zhù)計算機技術(shù)的出現，快速有效的自動(dòng)身份驗證成為人們的需求。
人臉識別技術(shù)就是利用計算機提取有效信息進(jìn)行自動(dòng)的特點(diǎn)，易于被用戶(hù)接受。
本文以計算機人臉識別技術(shù)及應用為研究論題，首先對計算機人臉識別技術(shù)進(jìn)行了概述，而后介紹阿了計算機人臉識別的主要方法，基于方法分析，論文最終分析了計算機人臉識別技術(shù)的應用。
關(guān)鍵詞：計算機;人臉識別技術(shù);應用
人類(lèi)身份識別技術(shù)就是采用某種技術(shù)和手段對人的身份進(jìn)行標識，身份識別人類(lèi)自古就有，隨著(zhù)計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，將人類(lèi)帶到了信息時(shí)代，計算機的廣泛普及和應用，為快速身份識別奠定了基礎。
計算機人臉識別技術(shù)涵蓋的范圍比較廣泛，包括信號處理、數字圖像處理、模式設別等很多學(xué)科的理論知識。
計算機人臉識別技術(shù)的主要核心內容是根據已知的人臉來(lái)確定未知人臉的歸屬問(wèn)題，因此從這個(gè)層面來(lái)講，計算機人臉識別技術(shù)可以認為是模式識別的范疇。
1 計算機人臉識別技術(shù)概述
計算人臉識別技術(shù)屬于模式識別范疇，模式識別是通過(guò)對具體的個(gè)別事物進(jìn)行觀(guān)測所得到的具有時(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)。
統計模式識別方法和句法模式識別方法是模式識別的兩種基本方法，計算機人臉識別技術(shù)就是應用模式識別的方法，這個(gè)過(guò)程需要需要先對已知信息進(jìn)行采樣量化，繼而再轉化為計算機可以處理的數據。
要研究計算機人臉識別技術(shù)，就必須明白計算機人臉檢測技術(shù)。
計算機人臉檢測的過(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。
計算機人臉檢測的技術(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。
通常情況下計算人人臉檢測流程為：輸入圖像—預處理—特省提取—人臉檢測—是(不是)。
由于計算機人臉識別技術(shù)在實(shí)際的應用中存在諸多問(wèn)題，計算機人臉檢測技術(shù)在這種情況下?tīng)I運而生。
這不僅是計算機人臉識別的前端技術(shù)，也在智能監視、內容圖像等多領(lǐng)域顯示著(zhù)重要作用和價(jià)值。
計算機人臉識別技術(shù)是利用計算機對人臉圖像進(jìn)行分析，并從中選取有效的識別技術(shù)，對身份進(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)的身份識別。
計算機人臉識別過(guò)程的通常流程為：輸入圖像—預處理—特征提取—人臉識別—是誰(shuí)(人臉識別)/是或不是(人臉驗證)。
計算機進(jìn)行人臉識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點(diǎn)的相對比和其他描述人臉部特征進(jìn)行參數等結合起來(lái)構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別方法沒(méi)有整體特征的人臉識別方法優(yōu)點(diǎn)突出。
2 幾種人臉識別方法
基于幾何特征的人臉識別方法：嘴巴、眼睛、鼻子下巴等組成部件構成了每一個(gè)人的人臉，基于每個(gè)部件大小、形狀及結構存在各種差異，因此可作為人臉識別的重要依據。
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、變換系數特征、可視特征是圖像特征的幾種表現方式。
基于模板匹配的人臉識別方法：這種方法是利用可變性模板對面部特征進(jìn)行抽取，這些模板可以變形、平移和旋轉，這樣就能較好的展現出它們在圖像中形狀。
有學(xué)者對基于模板和基于特征的兩種方法進(jìn)行比較，發(fā)現基于模板在提高識別率上更有優(yōu)勢，而基于特征的方法在存儲量和速度方面有著(zhù)更好的一面。
特征臉?lè )椒ǎ哼@種方法是從主成成份分析導出的一種人臉識別和描述技術(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，一是一組標準的圖像集合，二是每個(gè)人臉的權值集合。
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)作為識別的特征向量，而后和庫中已知人臉的位置進(jìn)行比較，最后判斷庫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、伸縮的方式對圖像進(jìn)行尺寸細化處理，根據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。
有研究者用局部尺度和小波分解對人臉圖像曲率進(jìn)行提取繼而進(jìn)行特征識別。
還有學(xué)者采用矩的方法對此進(jìn)行預處理，這種方法可以對人臉的平面旋轉和伸縮進(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)習能力對人臉進(jìn)行特征識別和提取，這種方法少了很多復雜的特征提取工作，而且保存了人臉圖像中的形狀及材質(zhì)信息。
這種識別方法在人臉識別上的應用具有很多優(yōu)勢，由于人臉識別的很多規律無(wú)法進(jìn)行顯性描述，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )卻能對這些規律進(jìn)行隱形表達，比較容易實(shí)現。
3 計算機人臉識別技術(shù)的應用
人臉自動(dòng)識別技術(shù)是目前模式識別領(lǐng)域中一個(gè)極富挑戰性的前沿難題和熱點(diǎn)。
在司法部門(mén)、身份驗證、醫學(xué)、視頻會(huì )議、檔案管理等多種場(chǎng)合都發(fā)揮著(zhù)重要作用。
另外，隨著(zhù)多媒體技術(shù)的廣泛應用，反恐怖活動(dòng)等對高科技的要求，人機智能交互界面的需要，可見(jiàn)在現實(shí)生活中隊人臉自動(dòng)識別技術(shù)的需要日益迫切。
人臉識別技術(shù)的應用比較廣泛，最為熟悉的就是警方利用人臉識別技術(shù)抓罪犯。
除此之外，對于某些敏感場(chǎng)所，處于安全考慮，都會(huì )采用特定的方法來(lái)監視這個(gè)場(chǎng)景，以便能夠即時(shí)監控這個(gè)場(chǎng)景。
計算機人臉識別技術(shù)在尋人尋親方面也有著(zhù)重要作用，對業(yè)務(wù)部門(mén)提供了照片，直接送入系統進(jìn)行對比檢索。
在大型活動(dòng)安全監控方面，如果發(fā)現有人滋事，公安機關(guān)可以用鏡頭采取其面部特征，對系統對比查證。
還可應用于查證無(wú)名尸源，先拍攝正面照片，輸入計算機，而后在對比系統中進(jìn)行查證。
計算機人臉識別技術(shù)在視頻監控機目擊者描述排查方面都發(fā)揮著(zhù)重要作用，對暫住人口、常住人口、在逃人員進(jìn)行對比查證，能夠在獲取目標后，采用關(guān)聯(lián)的方式在數據庫中進(jìn)行查詢(xún)。
計算機人臉識別過(guò)程非常復雜，涵蓋的理論知識比較多，涉及圖像處理、信號處理、模式識別等很多知識，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性的課題。
但是計算機人臉識別技術(shù)的運用卻越來(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(zhù)重要作用。
因此，對計算機人臉識別技術(shù)的研究應該更加得到更多領(lǐng)域學(xué)者的研究和關(guān)注，也希望計算機人臉識別技術(shù)能夠發(fā)揮出更大的作用。
參考文獻：
[1]陳建成.人臉識別技術(shù)與研究[D].西安電子科技大學(xué)，2011.
[2]蘇宏濤.基于統計特征的人臉識別技術(shù)研究[D].西北工業(yè)大學(xué)，2004.
[3]陳綿書(shū).計算機人臉識別方法研究[D].吉林大學(xué)，2004.
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