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人脸识别技术主要算法原理 人脸识别系统原理( 三 )


神经网络办法在人脸辨认上的运用比起前述几类办法来有必定的优势，因为对人脸辨认的许多规律或规矩进行显性的描写是相当艰苦的，而神经网络办法则可以通过学习的进程获得对这些规律和规矩的隐性表达，它的适应性更强，一般也比拟容易实现 。因此人工神经网络辨认速度快，但辨认率低。而神经网络办法通常须要将人脸作为一个一维向量输入，因此输入节点宏大，其辨认主要的一个目的就是降维处置 。
PCA的算法描写：应用主元剖析法 (即 Principle Component Analysis,简称 PCA)进行辨认是由 Anderson和 Kohonen提出的 。由于 PCA在将高维向量向低维向量转化时，使低维向量各分量的方差最大，且各分量互不相干，因此可以到达最优的特点抽取 。
6. 其它办法：
除了以上几种办法，人脸辨认还有其它若干思路和办法，包含一下一些：
1） 隐马尔可夫模型办法（Hidden Markov Model）
2） Gabor 小波变换+图形匹配
（1）准确抽取面部特点点以及基于Gabor引擎的匹配算法，具有较好的精确性，能够消除由于面部姿势、表情、发型、眼镜、照明环境等带来的变更 。
（2）Gabor滤波器将Gaussian网络函数限制为一个平面波的形状，并且在滤波器设计中有优先方位和频率的选择，表示为对线条边沿反响敏感 。
（3）但该算法的辨认速度很慢，只合适于录象资料的回放辨认，对于现场的适应性很差 。
3） 人脸等密度线剖析匹配办法
（1） 多重模板匹配办法
该办法是在库中存贮若干尺度面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采取归一化相干量度量进行匹配 。
（2） 线性判别剖析办法（Linear Discriminant Analysis，LDA）
（3）本征脸法
本征脸法将图像看做矩阵 ,盘算本征值和对应的本征向量作为代数特点进行辨认 ,具有无需提取眼嘴鼻等几何特点的长处 ,但在单样本时辨认率不高 ,且在人脸模式数较大时盘算量大
（4） 特定人脸子空间(FSS)算法
该技巧起源于但在实质上差别于传统的"特点脸"人脸辨认办法 。"特点脸"办法中所有人共有一个人脸子空间，而该办法则为每一个体人脸树立一个该个体对象所私有的人脸子空间，从而不但能够更好的描写不同个体人脸之间的差别性，而且最大可能地抛弃了对辨认不利的类内差别性和噪声，因而比传统的"特点脸算法"具有更好的判别才能 。另外，针对每个待辨认个体只有单一训练样本的人脸辨认问题，提出了一种基于单一样本生成多个训练样本的技巧，从而使得须要多个训练样本的个体人脸子空间办法可以实用于单训练样本人脸辨认问题 。
（5）奇怪值分解(singular value decomposition,简称SVD)
是一种有效的代数特点提取办法.由于奇怪值特点在描写图像时是稳固的,且具有转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像变换不变性等主要性质,因此奇怪值特点可以作为图像的一种有效的代数特点描写 。奇怪值分解技巧已经在图像数据紧缩、信号处置和模式剖析中得到了普遍运用.
7. 面像辨认的重要商业体系
90年代中后期以来，一些商业性的面像辨认体系开端进入市场 。目前，重要商业体系包含：
● Visionics公司的FaceIt面像辨认体系，该体系基于Rockefeller大学开发的局部特点剖析(LFA)算法；
● Lau Tech.公司的面像辨认/确认体系，采取MIT技巧；
● Miros公司的Trueface及eTrue身份验证体系，其核心技巧为神经网络；
● C-VIS公司的面像辨认/确认体系；
● Banque-Tec.公司的身份验证体系；
● Visage Gallery’s 身份认证体系，基于MIT媒体试验室的Eigenface技巧；
● Plettac Electronic’s FaceVACS出入掌握体系；
● 台湾的BioID体系，它基于人脸、唇动和语音三者信息融会的Biometrics体系 。
其中，FaceIt体系是最具有代表性的商业产品，目前已在很多处所得到了运用 。去年，它在英国用于被称为“Mandrake”的反罪犯体系中，该体系在144个监控摄像机采集的视频序列中搜索已知的罪犯或者嫌疑犯，如发明可能的罪犯，体系将通知中心掌握室的警员 。
笔者曾应用过FaceIt体系，并对其进行了各项指标的评测 。成果表明，该体系在掌握光照、准正面（3坐标轴上的旋转不超过15度）、无饰物的情形下具有较好的辨认性能 。但在适用进程中也发明，只有训练集人脸图像的采集条件与测试集人脸图像的采集条件根本一致时能力具有良好的辨认性能，否则，其性能将急剧降低，尤其光照变更、姿势变更、黑框眼镜、帽子、夸大的表情、胡须和长发等对其性能的影响更大 。


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