人臉識別技術發展綜述

摘 要 隨著人工智能的快速發展，人臉識別已成功運用到民生安防的各個領域。相比其他生物識別技術，人臉識別具有交互友好性、方便性等特點。本文主要介紹人臉識別發展的歷程，并描述了常用人臉識別方法極其優缺點。

關鍵詞 人臉識別 特征提取 深度學習

中圖分類號：TP316文獻標識碼：A

0引言

人臉作為人體顯著的生物特征之一，包含了豐富的個人信息。人臉識別便是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一項技術，在公共安全和生活服務中的各種應用場景發揮著舉足輕重的作用，如刷臉支付、人機交互、智能安防、視頻監控等。目前，人臉識別算法的識別精度已經超越了人類的識別精度。本文圍繞人臉識別技術展開論述，首先介紹人臉識別技術的發展歷程，然后針對應用廣泛的人臉識別方法進討論。

一個完整的人臉識別過程如圖1所示。首先是通過圖像采集設備獲取人臉圖像，然后對采集的圖像進行人臉檢測從中分離出人臉，最后經過圖像預處理等操作后進行特征提取，并進行特征比分類識別，從而得到識別結果。

1人臉識別技術的發展歷程

人臉識別的發展主要經過以下幾個階段。20 世紀末人臉識別進入快速發展期，出現了眾多經典方法如基于主成分分析 （Principal Component Analysis， PCA）、基于特征臉的 Eigenface 方法、基于線性判別分析（Linear Discriminant Analysis， LDA）的Fisherface。而后人臉識別研究進入了成熟期，這一階段的研究主要是解決人臉識別中因外界因素帶來的變化，如光照、表情、姿態、遮擋和噪聲等。現在，人臉識別已進入深度研究階段，深度學習為人臉識別成為主流，大量基于深度學習的人臉識別方法相繼被提出。

2人臉識別方法

2.1基于幾何特征的方法

不同人臉的眼睛、鼻子、嘴巴等大小和結構各不相同，該方法通過對人臉中幾何特征的關系進行幾何描述，作為人臉的中重要特征。基于幾何特征的人臉識別最早應用于人臉側臉輪廓的描述。該方法思路直觀易懂，計算相對簡單，識別的速度快， 對光照的變化有一定的魯棒性。但當遇到表情或姿態變化較大的情況，該方法的識別精度會受到很大影響，且忽略了人臉局部細節特征，容易造成信息丟失，識別率較低。

2.2基于局部特征的方法

該方法采用提取對表情、年齡、光照等具有魯棒性的局部特征如鼻子、眼睛、嘴巴等來構建人臉整體特征信息。首先對人臉的整體結構信息進行辨認，然后對選取的局部細節特征進行比對識別。在該方法中，局部細節特征的選取將決定人臉識別的效果。該方法簡單，但是特征分布不能全面反映人臉整體特征。尤其遇到遮擋物時，識別效果較差。常見的局部特征方法有Gabor特征、LBP特征等。

2.3基于子空間的方法

該方法的基本思想是提取人臉整體特征，根據性能目標尋找一個變換空間，然后利用空間變換將提取的高維特征變換到低維子空間，使子空間中的特征數據分布更為緊湊，分類更加清晰準確，并降低了計算復雜度。該方法由于提取特征穩定、計算量小得到廣泛應用。常見的基于子空間的方法有PCA、基于核的Fisher判別方法KFDA等。

2.4基于稀疏表示的方法

該方法中訓練特征集中全部的樣本數據構成了稀疏表示所用的字典。該方法對使用的特征不敏感，訓練過程簡單，把處理后的圖像數據排列成一個三維矩陣并將其存儲到數據庫里面。只要人臉圖像包含夠多的特征維數，即使提取簡單的特征也會包含足夠多的信息產生稀疏表示。該方法對圖像局部遮擋的情況具有很好的魯棒性。但訓練集的完備性直接影響識別效果，且不能很好地解決姿態、表情、光照等影響。

以上介紹的傳統人臉識別方法由于自身的局限性，其識別精度受到影響，達不到預期效果。深度學習是模擬人類視覺感知神經系統的認知學習，能夠獲得更具表征力的高層特征。

2.5基于深度學習的方法

在深度學習框架下，學習算法直接從原始圖像學習判別的人臉特征，通過神經網絡自動地從海量數據中學習人臉表征，不僅簡化了復雜的特征提取過程，還能夠通過神經網絡學習到人臉圖像中的一些隱性規律和特征。該方法的特征提取和分類器訓練在一個完整的神經網絡中，通過具有多隱含層和大量訓練數據的機器學習模型，學習更多有用特征，提高分類和識別的精準度。然而深度學習的計算復雜度較高，訓練時間較長，在測試過程中，由于模型較多，不方便在嵌入式設備上直接運行。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（下轉第286頁）（上接第278頁）

基金項目：本文受重慶市教委科學技術研究項目（KJ1729405）資助。

作者簡介：邵艷清（1982-），女，碩士，講師，主要研究方向移動通信技術、模式識別。

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