文 献 综 述

一、课题研究目的及意义

身份识别通常用于各行各业中,比如安防监控、个人认证、海关过境检测、国防建设等等。随着社会的快速发展和智能信息等科学技术的快速提高,人们对于身份的识别越来越重视，但传统的身份识别方式的准确性、安全性和实用性已不能满足要求^[1]。人脸是人类识别不同人的最主要的人体生物特征，与其他人体生物特征(指纹、掌纹、虹膜、声音、笔迹)相比，它不仅具有很强的自身稳定性和个体差异性，而且直接、友好，更符合人类的视觉习惯。这些优点使得人脸识别技术在身份识别、自动监控、人机交互等众多领域有着很大的发展潜力^[2]。所以，人脸识别是生物特征识别中倍受人们关注的一个分支,成为了身份识别的重要研究方向。人脸检测作为人脸识别系统中独立的一个模块，是人脸识别系统中重要的组成部分。人脸检测是指采用一定的策略对任意给定的图片或视频进行搜索，从而判断其中是否存在人脸，如果存在则定位出每个人脸的位置、大小以及姿态的过程。当然，随着人脸检测技术的发展，人脸检测的应用背景也不再仅仅局限于人脸识别系统的范畴，开始应用到车辆安全驾驶和照相机去红眼等系统，同时也开始广泛应用在全新人机界面、安全访问、基于内容的检索、数字视频处理、视觉监测等许多领域。此外，由于人脸是一种非刚性物体，如果能很好地解决人脸检测问题，也就解决了一般物体的检测问题，这将在军事上有较大用途^[3]。

二、国内外发展现状

人脸检测问题来源于人脸识别，随着社会的发展，所处环境背景的不断复杂化，各项应用要求的不断提高，使得人脸识别的研究面临多方面的困难，因此在长期的发展过程中，人脸检测也慢慢开始成为了一个独立的研究模块，受到国内外越来越多的研究人员的重视。从人脸检测问题的提出到现在各种各样商业用途的人脸检测系统的出现，都显示着人脸检测经过了一段长时间的研究并获得了成功。现在每年的国内外大型会议或期刊杂志都会有大量的有关人脸检测的新突破，这说明了人脸检测技术仍旧是一个热点课题。如何提高人脸检测系统的检测率和检测速度，并且适用于多姿态、多角度和各种复杂坏境的人脸检测系统，都是当前研究的热点和难点问题^[1]。目前，国内外许多研究机构在人脸检测与识别领域都取得了卓越的成果。该领域内闻名世界的国际研究机构主要有：美国的麻省理工学院(MIT)的媒体实验室以及人工智能实验室、美国卡耐基梅隆大学(CMU)的机器人研究所、密西根州立大学(MSU)、耶鲁大学等。这些机构对人脸识别方法的发展都做出了不可忽视的贡献。此外，德国、日本、英国、韩国、新加坡等高校及研究机构对人脸检测的研究也做出了诸多贡献。相对于国外来说，国内机构对人脸检测识别的研究起步比较晚，在 20 世纪九十年代才开始接触人脸智能检测识别技术领域。虽然起步比较晚，然而在众多研究学者的共同努力下，国内人脸检测识别领域也取得了卓越的成绩。至今为止，国内涌现了许多著名的计算机视觉领域的高校研究机构，例如清华大学、上海交通大学、南京理工大学、哈尔滨工业大学、华中科技大学以及中国科学院自动化研究所等。其中，清华大学的研究学者在肤色检测方面对人脸识别方法进行改进,采用基于人脸颜色与特征的方法，对其进行了全面的优化，提出了一种具有自适应能力的人脸检测算法。哈尔滨工业大学对EigenFace以及模板匹配进行深入研究，最终实现了一个多级结构的人脸检测与跟踪系统，该系统自适应能力强，能够在复杂多变的背景下对角度及表情多变的人脸进行检测,并实现实时跟踪^[3][4]。

三、难点及方法综述