
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。……