人脸识别基本方式及常见问题解决之道

成都弱电公司讯：

人脸辨认技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流，根据具体的面貌特征信息进行判断。并与数据库中的人脸进行对比，从而达到辨认每个人身份的目的。

人脸辨认基本方式

人脸辨认的方法很多，以下介绍一些主要的人脸辨认方法。

(1)几何特征的人脸辨认方法

几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法辨认速度快，需要的内存小，但辨认率较低。

(2)基于特征脸(PCA)的人脸辨认方法

特征脸方法是基于KL变换的人脸辨认方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。假如假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作辨认的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的练习样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。

(3)神经网络的人脸辨认方法

神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行练习，而在许多应用中，样本数量是很有限的。

(4)弹性图匹配的人脸辨认方法

弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以答应图像存在弹性形变，在克服表情变化对辨认的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行练习。

(5)线段Hausdorff距离(LHD)的人脸辨认方法

心理学的研究表明，人类在辨认轮廓图(好比漫画)的速度和准确度上丝毫不比辨认灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众分歧的是，LHD并不建立分歧线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在分歧光照条件下和分歧姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下辨认效果不好。

(6)支持向量机(SVM)的人脸辨认方法

近年来，支持向量机是统计模式辨认领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的辨认率，但是它需要大量的练习样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机练习时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。

人脸辨认的方法很多，当前的一个研究方向是多方法的融合，以提高辨认率。