人脸识剔算法综述.pdfVIP

维普资讯 霉 褥 讨 性近似 既解决了PCA等传统线性方法难以保持原始数据非线性 人脸识剔算法综述 流形的缺点．又解决了非线性方法难 以获得新样本点低维投影的 缺点。 延秀娟 陈永锋 西安建筑科技大学 5主成分分析 (PCA) 基金项目：西北工业大学种子基金项目 (200747)，西安科技 PCA模式识别领域一种重要的方法．现在已被广泛地应用于 大学培育基金 (200739) 人脸识别算法中 基于PCA人脸识别系统在应用中面临着一个重 [摘 要]本文通过工业界世界级人脸测试，说明人脸识别发 要障碍：增量学习问题。增量PCA算法由新增样本重构最为重要 展现状 ，分别从二维、三维角度 ，阐述 了人脸识别算法现状 ，并 PCS， 但该方法随着样本的增加， 需要不断舍弃一些不重要DC， 对人脸识别算法发展趋势予以说 明 以维持子空间维数不变 因而该方法精度稍差。 [关键词]人脸识别 二维识别算法 三维识别算法 6其他方法 弹性匹配方法、特征脸法 (基于KL变换)、人工 一 、 引言 神经网络法、支持向量机法、基于积分图像特征法 (adaboost学 1人脸识别概述。人脸识别由于可接受性好 在生物识别领 习)、基于概率模型法。 域得到较快的发展 人脸识别的研究范围广义上来讲大致包括 以 三、三维人脸识别算法综 下五个方面的内容 人脸定位和检测、人脸表征 (人脸特征抽取)、 二维人脸识别方法 的最大不足是在面临姿态、光照条件不同、 人脸鉴别、表情 ／姿态分析、生理分类五方面 内容。 表情变化以及脸部化妆等方面较为脆弱 识别的准确度受到很大 2人脸识别现状。目前有世界级的人脸检测算法测试项 目 限制 ，而这些都是人脸在 自然状态下会随时表现出来的。三维人 它的结论完全可以揭示人脸识别现状。最早是 1993年，美国国 脸识别可以极大的提高识别精度 ，真正的三维人脸识别是利用深 防部高级研究项 目署和美国陆军研究实验室FERET项 目组 建 度图像进行研究，自90年代初期开始 已经有了一定的进展。三 立了FERET人脸数据库 用于评价人脸识别算法的性能。针对 维人脸识别方法有 工业界的是在2002年 FRVT2002对成熟的全 自动人脸识别系 1基于图像特征的方法 采取了从3D结构中分离出姿态的算 统进行独立的技术评价 ．提供评价人脸识别系统满足大规模 、 法。首先匹配人脸整体的尺寸轮廓和三维空间方向：然后 在保 真实世界应用能力的性能度量。FRVT2006是第一次将静态人 持姿态固定的情况下 去作脸部不同特征点(这些特征点是人工 脸识别、虹膜识 别与 3D 人脸识 别放在一起进行测试 ．与 的鉴别出来)的局部匹配。 FRVT2002相 比 静态人脸识别与 3D人脸识别算法结合的锚误 2基于模型可变参数的方法 使用将通用人脸模型的3D变形 率下降了一个数量级 FRVT2006是第一次将机器识别效果与人 和基于距离映射的矩阵迭代最小相结合 ，去恢复头部姿态和3D人 的识别能力进行比较，结果发现 在不同的光照环境下 给定 脸。随着模型形变的关联关系的改变不断更新姿态参数 重复此 一 个低的虚警率 七个自动人脸识别算法的性能相当于或优于人 过程直到最小化尺度达到要求。基于模型可变参数的方法与基于 的识别能力，若不指定虚警率 则七个算法中的三个算法的陛能 图像特征的方法的最大区别在于 后者在人脸姿态每变化一次 相当于或优于人的识别能力。 后．需要重新有哪些信誉好的足球投注网站特征点的坐标 而前者只需调整3D变形模型的 二、二维人脸识别算法综述