人脸识别中的关键技术研究

【摘要】：人脸识别技术的研究在近几年得到了高度重视,已经成为图像分析和理解 中最成功的应用之一,更以其出众的易用性等特点,成为生物特征识别最具潜力 的研究方向。目前,国外对人脸识别技术的研究仍处于发展阶段,但在政府、 军队、民用等很多公共安全领域已有比较成熟的产品开始应用。我国对这项技 术的研究和应用刚刚处于起步阶段,相比国外先进水平尚存在一定的差距,国 家和科研单位都高度重视,积极推进这方面的研究,并已经取得很大进展。 对于人脸识别方面的研究,国内外所采用主要方法分为基于先验知识的方 法和基于后验学习和训练的方法。其中基于先验知识的方法包括模板匹配方法 和基于灰度分布、肤色信息的人脸规则方法;基于后验学习和训练的方法包括聚 类分析、特征子脸、神经网络等方法。由于人脸是一种有弹性的局部可变形的 非刚性目标,因而对面部特征的提取变得很困难,同时光照、饰物等干扰因素 也增加了特征提取的难度,这是人脸识别技术存在的主要难题。 本文在人脸识别算法的实用化方面做了大量工作,由于人脸识别的关键技 术之一就是人脸的检测与人脸特征的提取,所以本文实现了一个人脸检测与定 位系统。该系统主要包括人脸区域的检测与主要器官的定位,出于实用化的考 虑,在人脸检测部分采用了两种方法:基于相似度的方法和基于皮肤区域、头发 区域的方法。这两种方案的共同特点是速度快,实时性好,同时它们具有互补 性。肤色模型对人脸姿态的变化不敏感,但是对光照条件变化敏感且多尺度检 测能力较弱。 本文还重点介绍了基于神经网络算法的人脸识别技术中的B P网的基本原 理和算法及步骤,提出了隐层神经元个数的物理意义和选取原理,讨论了 Sigmoid函数的改进形式和网络初始权值的设置原则。 最后,在前面对人脸识别技术分析和应用的基础上,对在身份认证系统中实 现人脸识别提供了设计方案,对系统的构建、系统工作模式以及可靠性的设计 都作了详细的阐述,并介绍了几种人脸识别身份认证系统的应用实例。