人脸识别调研报告

时间：2023-03-14 19:00:41 报告我要投稿

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人脸识别调研报告

　　在人们越来越注重自身素养的今天，报告的用途越来越大，我们在写报告的时候要注意涵盖报告的基本要素。那么你真正懂得怎么写好报告吗？下面是小编精心整理的人脸识别调研报告，欢迎大家分享。

人脸识别调研报告

　　一、概述

　　生物特征识别技术包括人脸识别、指纹识别、语音识别、表情分析及理解、虹膜识别等人脸识别的实质就是借助计算机工具来分析人脸面部图像，采用不同的特征表示方法提取有效地人脸特征，是可用来辨识身份的一门自动处理技术，常见重要应用案例包括银行和军事重地的自动门禁系统、智能人脸监控系统、用于公共交通体系中安检系统的嫌疑人自动识别系统、网络服务中的在线验证系统等。产生不同个体较大差异性的内在因素主要有种族、性别、年龄、心理等。外在因素主要有光照变化、角度偏转、姿态、噪声千扰、遮挡、以及化妆遮挡物等。 18世纪,就有一篇依据人脸特征信息进行身份鉴别的文章发表在《Nature》上,开启了近代最早的人脸识别研宄，最早的自动人脸识别系统是由Chan和Bledsoe创于1965年人脸识别包括四个主要步骤：图像预处理、人脸检测、面部特征提取和分类识别。

　　二、研究领域

　　1、身份验证领域：通过人脸识别技术来判断和鉴别当前用户是否合法或者具备相应的功能权限，例如2021年北京奥运所采用的人脸识别系统。

　　2、智能视频监控领域，例如车站安装智能监控系统,该系统中加入了人脸识别技术以捕捉人群中的可疑罪犯。

　　3、人机交互领，例如人脸面部为视觉系统提供了最为主要的特征信息。

　　三、人脸识别方法及其算法

　　（一）方法分类

　　可以分为：基于几何特征的人脸识别、基于弹性图匹配的人脸识别、基于子空间分析的人脸识别、基于神经网络的人脸识别、基于隐马尔可夫模型等。

　　经典的特征脸“Eigenface”就是该时期由麻省理工学院的M.Turk和A.Pentlaiid提出的，采用PCA变换对原始图像进行降维处理,然后再进行分类识别。

　　P.Belhumeur等提出的Fisherfaces人脸也被广泛应用在人脸识别中。

　　90年代中后期,出现了一种基于动态连接结构(Dynamic Link Architecture)的弹性图匹配(Elastic GraphMatching)识别方法。 90年代末支持向量机被

　　应用到人脸识别技术中。

　　（二）流行算法

　　主要分为：等距离映射_(Isometrical Mapping,简称 ISOMAP)、局部线性嵌入(Locally LinearEmbedding,简称LLE、拉普拉斯算子特征映射(Laplacian Eigenmaps)、拉普拉斯脸(Laplacianface)方法。基于拉普拉斯Belkin M等提出局部投影(LPP)方法。近期算法包括：

　　基于稀疏表示的人脸识别方法

　　(Sparserepresentation recognition, SRC) 针对此识别方法还出现了较多的改进模型,典型的有

　　基于Gabor的稀疏表示基于Metaface的稀疏表示等

　　（三）难点

　　1、人脸图像的成像条件包括较大的随机性：光照变化、姿态变换、表情变化、发型改变、化妆、以及遮挡等复杂条件

　　2、人脸面部图像的复杂的三维结构属性：包括线性结构和非线性结构

　　3、人脸图像数据的维数问题

　　4、不同个体间的面部特征的差异性

　　四、人脸特征提取研究

　　（一）人脸特征提取和识别算法分类

　　基于统计方法基于几何方法

　　（二）具体实现