数字图像处理技术与人脸识别
电子科技大学 格拉斯哥学院 /级 耿逸飞 02025
序言
如今，随着科技的迅速发展，各大手机厂商对智能手机的研发也愈发深入。传统的手机解锁方式已经不足以满足各大手机厂商以及手机用户们，诸如华为、苹果等手机生产商早已将目光投向更加新颖的技术——人脸识别。顾名思义，人脸识别就是通过对每张脸的不同特征的辨识来实现对不同个体的脸的识别。尽管人们在人脸识别领域已经有了显著的成果，但是人脸识别技术依然有许多值得研究，更进一步的地方。
一、人脸识别概要
人脸识别作为一个很受欢迎的研究领域，有着自己的独到之处：
1、人脸识别的两大主要用途：
a.识别身份；
b.验证身份
2、人脸识别的重要性：
a.人脸识别是一种容易实现，更为人熟悉的生物特征识别方式;
b.人脸识别是人类视觉最杰出的能力之一，正是人脸识别这一功能，使得人类可以清楚地分辨不同的人之间的差别。
二、人脸识别的主要过程
人脸识别主要包括以下几个方面：人脸的检测与定位、人脸图像的预处理、人脸特征提取、分类识别等。
人脸的检测与定位：从摄像头拍摄的场景中检测出人脸的存在，并从中分理出人脸的区域。
人脸图像的预处理：矫正人脸的尺度、光照（明暗）、旋转（水平垂直）等，由此，程序可以得到一个较为标准、规范化的人脸图像。
人脸特征提取：从经过预处理后的人脸图像中提取出人脸上具有代表性的特征信息，并用计算机语言进行描述。
分类识别：根据前一步提取出的人脸特征信息，将这些信息与数据库中已获得的人脸信息进行比较，找出数据库中特征信息与该待测人脸的特征信息最相似的人脸。
基于人脸识别的用途与研究现状，人脸特征提取与分类识别是人脸识别中最重要的两步。
三、用计算机进行人脸识别的算法
目前，经过研究，研究人员提出了近十种用于人脸识别的算法。这里，我将主要介绍特征脸方法（Eigenface或PCA：principal component analysis基于主成分分析）。
特征子脸技术的基本思想是：从统计的观点，寻找人脸图像分布的基本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，以此近似地表征人脸图像。这些特征向量称为特征脸(Eigenface)。
实际上，特征脸反映了隐含在人脸样本集合内部的信息和人脸的结构关系。将眼睛、面颊、下颌的样本集协方差矩阵的特征向量称为特征眼、特征颌和特征唇，统称特征子脸。特征子脸在相应的图像空间中生成子空间，称为子脸空间。计算出测试图像窗口在子脸空间的投影距离，若窗口图像满足阈值比较条件，则判断其为人脸。
基于特征分析的方法，也就是将人脸基准点的相对比率和其它描述人脸脸部特征的形状参数或类别参数等一起构成识别特征向量，这种基于整体脸的识别不仅保留了人脸部件之间的拓扑关系，而且也保留了各部件本身的信息，而基于部件的识别则是通过提取出局部轮廓信息及灰度信息来设计具体识别算法。现在Eigenface(PCA)算法已经与经典的模板匹配算法一起成为测试人脸识别系统性能的基准算法；而自1991年特征脸技术诞生以来，研究者对其进行了各种各样的实验和理论分析，FERET’96测试结果也表明，改进的特征脸算法是主流的人脸识别技术，也是具有最好性能的识别方法之一。
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。其技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。Turk和Pentland提出特征脸的方法，它根据一组人脸训练图像构造主元子空间，由于主元具有脸的形状，也称为特征脸 ,识别时将测试 图像投影到主元子空间上，得到一组投影系数，和各个已知人的人脸图像比较进行识别。Pentland等报告了相当好的结果，在 200个人的 3000幅图像中得到 95%的正确识别率，在ＦＥＲＥＴ数据库上对 150幅正面人脸象只有一个误识别。但系统在进行特征脸方法之前需要作大量预处理工作如归一化等。
在传统特征脸的基础上，研究者注意到特征值大的特征向量 (即特征脸 )并不一定是分类性能好的方向，据此发展了多种特征 (子空间 )选择方法，如Peng的双子空间方法、Weng的线性歧义分析方法、Belhumeur的FisherFace方法等。事实上，特征脸方法是一种显式主元分析人脸建模，一些线性自联想、线性压缩型ＢＰ网则为隐式的主元分析方法，它们都是把人脸表示为一些向量的加权和，这些向量是训练集叉积阵的主特征向量，Valentin对此作了详细讨论。总之，特征脸方法是一种简单、快速、实用的基于变换系数特征的算法。但是，由于它在本质上依赖于训练集和测试集图像的灰度相关性，而且要求测试图像与训练集比较像，所以它有着很大的局限性。
四、人脸识别技术的不足与发展方向
虽然，经过了数年的发展，人脸识别技术已经日渐成熟但仍然有许多不足以及技术上的难点：
1、光照
由于各种客观条件，我们无法保证在每次进行人脸识别的时候具有相同的光照条件，而不同强度的光线会导致在获取人脸时图像时成像与数据库中已保存的人脸信息差距较大，进而导致无法识别。解决该光照问题主要有三种方法：获取实时光照参数、进行光照补偿、灰度预处理等。但是，由于获取实时光照参数与进行光照补偿两种方法操作麻烦、难度高而且工作量大，所以不适合进行大量应用。还需要继续研究，寻找更优的解决办法。
2、人脸的状态（姿势、表情等）
人的面部表情千变万化，进行人脸识别时很难做到让被识别个体的面部处于与数据库完全相同的表情与姿势。人脸在现实中是一个三维物体，而成像以后的人脸图像是一个二维图像，所以，识别过程中头部的俯仰、脸部的表情势必会遮挡住或扭曲某些重要的人脸特征信息，从而影响人脸识别的进行。虽然，研究人员常用姿态补偿、姿态估计、表情估计等方法来解决这些问题，但是，这些方法都不能完美地克服这些问题。为了可以彻底解决这些问题，完善人脸识别技术，还需要更多的研究。
3、缺少人脸资源
由于人脸识别的研究从近几年才开始兴起，研究人员没有足够庞大的数据库用于研究，更是远远达不到投入实际运用的标准。
五、总结
人脸识别的方法很多，但是各自都有各自的不足之处，博采众长、克服局限性才能让人脸识别技术更上一层楼。若想使人脸识别技术更加完善，还需要努力研究。
六、参考文献
算法学习者的CSDN博客：/amds123/article/details/72742578
刘世伟 数字图像处理 人脸识别：/view/77aed9fda21614791611287a.html
