基于PCA的人脸识别文献综述
2020-05-04 21:18:25
1.1 研究目的及意义
在现在社会信息化进程中,生物特征识别技术已渐渐被我们熟知,其中包括:指纹识别技术、语音识别技术、人脸识别技术、虹膜识别技术、DNA识别技术以及眼角膜识别技术等。作为机器视觉特征识别技术的代表人脸识别技术,也越来越广泛的应用到我们的日常生活和国家军事安全中,如社区安防系统和门禁系统、智能锁、公司考勤系统、关口通行、民航身份确认、银行金融保险系统、网络银行电子支付、警方追击逃犯和反恐、军事安防等方面。
人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图像进行识别。首先判断其是否存在人脸,如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。
研究人脸识别在理论和技术上都有重要的意义:一是可以推进对人类视觉系统本身的认识;二是可以满足人工智能应用的需要。采用人脸识别技术,建立自动人脸识别系统,用计算机实现对人脸图像的自动识别有着广阔的应用领域和诱人的应用前景。相比于其他生物特征识别技术,人脸识别技术具有其独特的优点:其一是该技术不具备侵犯性,使用人脸识别技术不需要发生肢体接触;其二是该技术具有成本低、易操作的特点,只需安装摄像头,全过程除被测人以外可无参与人员等。由于上述优势,人脸识别技术有远大的发展前景值得人们去研究开发。
同时,人脸检测研究也有着重要的学术价值,在该研究领域也有许多尚待解决的难题,比如人脸模式的可变性、人脸上不可避免的附着物、检测时阴影的干扰等等,为了解决这些难题,必须提高识别技术的精确性。如果能够找到解决这些问题的方法,成功构造出人脸检测与跟踪系统,将为解决其它类似的复杂模式检测问题提供重要的启示。
1.2 国内外研究现状
当前很多国家展开了有关人脸识别的研究,主要有美国、欧洲国家、日本等著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-ComputerInterface Institute,Microsoft Research,英国的Department of Engineering in University of Cambridge等。
20世纪90年代以来,随着高速高性能计算机的出现,人脸识别方法有了重
大突破,进入了真正的机器自动识别阶段。国外有许多大学在此方面取得了很大进展,他们研究涉及的领域很广,其中有从感知和心理学角度探索人类识别人脸机理的,如美国Texas at Dallas大学的Abdi和Toole小组,主要研究人类感知人脸的规律;由Stirling大学的Bruce教授和Glasgow大学的Burton教授合作领导的小组,主要是研究人类大脑在人脸认知中的作用,并在此基础上建立了人脸认知的两大功能模型,他们对熟悉和陌生人脸的识别规律以及图像序列的人脸识别规律也进行了研究;也有从视觉机理角度进行研究的,英国Aberdeen大学的Craw小组,主要研究人脸视觉表征方法,他们对空间频率在人脸识别中的作用也进行了分析;荷兰Groningen大学的Petkov小组,主要研究人类视觉系统的神经生理学机理并在此基础上发展了并行模式识别方法。更多的学者则从事利用输入图像进行计算机人脸识别的研究工作。
国内关于人脸自动识别的研究始于二十世纪80年代,主要的研究单位有清华大学,哈尔滨工业大学,中科院计算所,中科院自动化所,复旦大学,北京科技大学等,并都取得了一定的成果。国内的研究工作主要是集中在三大类方法的研究:基于几何特征的人脸正面自动识别方法、基于代数特征的人脸正面自动识别方法和基于连接机制的人脸正面自动识别方法。