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計算機人臉識別技術(shù)及其應用
計算機人臉識別技術(shù)及其應用【1】
【摘 要】伴隨著科技不斷發(fā)展，身份信息認證在諸多場所中得以應用。
計算機人臉識別技術(shù)是一種新型的身份認證方式，能夠滿足社會發(fā)展需求。
人臉識別憑借計算機提取信息的高效性，打破了傳統(tǒng)身份認證的局限性，是科技社會發(fā)展的必然趨勢。
基于此，本文將對計算機人臉識別技術(shù)進行研究，并分析其實際應用。
【關(guān)鍵詞】計算機;人臉識別技術(shù);應用;分析
計算機人臉識別技術(shù)所涵蓋的范圍比較廣泛，其中包含信號處理、數(shù)字圖像處理、模式設(shè)置等諸多內(nèi)容。
計算機人臉識別技術(shù)根據(jù)已知人臉確定未知人臉的歸屬問題。
換言之，計算機人臉識別技術(shù)屬于一種模式識別范疇，對已知的信息進行采樣量化，將其轉(zhuǎn)化為計算機可以處理的數(shù)據(jù)信息。
一、計算機人臉識別技術(shù)原理
(一)計算機人臉檢測技術(shù)
分析計算機人臉識別技術(shù)，需要明確計算機人臉檢測。
在進行人臉識別時，計算機系系統(tǒng)需要人臉的大小以及位置進行檢測，在特定的空間內(nèi)實現(xiàn)人臉識別。
基于計算機的人臉檢測技術(shù)方法有鑲嵌圖法、模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法以及可變性模板法。
實現(xiàn)人臉檢測，需要在科學的流程下實現(xiàn)。
計算機人臉檢測流程為：圖像輸入環(huán)節(jié)――圖像預處理――圖像特征提取――計算機系統(tǒng)檢測與判斷。
計算機人來檢測技術(shù)在科技社會中不斷更新，已經(jīng)演化為計算機人臉識別技術(shù)的前段技術(shù)之一，與智能監(jiān)視等技術(shù)相互銜接。
(二)計算機人臉識別流程
計算機人臉識別技術(shù)是在人臉檢測技術(shù)的基礎(chǔ)上，進行信息辨別。
在人臉信息辨別的環(huán)節(jié)中，主要分為“是不是誰”和“是誰”兩個詢問階段。
通常情況下，人臉識別首先需要進行人臉輸入，對圖像進行預處理，然后對圖像進行特征提取，最后進行人臉識別，進行人臉驗證。
人臉識別，主要分為兩個方向的識別，一為人臉特征分析以及人臉密度線分配;二是人臉基準點與其他人臉特征參數(shù)結(jié)合。
二、計算機人臉識別方法
(一)人臉幾何特征識別
人與人的面部特征差別比較大，基于計算機人臉識別的技術(shù)在實際應用中，最為簡單直接的方法就是對于人臉的幾何特征進行有效識別。
人的嘴、眼睛、鼻子以及下巴，是構(gòu)成人臉面部特征的基本要素。
每一個人的面部特征都不同，將這些面部特征輸入到計算機數(shù)據(jù)系統(tǒng)，進行人臉的差異性識別。
研究小組在人臉特征信息搜集的基礎(chǔ)上，采用積分投影的方法提取出歐式距離表征，實現(xiàn)科學高效的人臉識別。
(二)人臉模板匹配識別
基于模板匹配的人臉識別方法，主要是在可變換性的模板基礎(chǔ)上，對面部特征進行抽取。
這些模板能夠根據(jù)需求，進行變形、平移以及旋轉(zhuǎn)，將細節(jié)特征面部圖形收取出來。
該種人臉識別方式與人臉特征分析方式相比，其效果更高。
(三)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法，主要是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效分類能力，以及學習能力，在獲取人臉信息的基礎(chǔ)上，對人臉的特征進行有效識別和提取。
該種方法能夠減少很多復雜的特征獲取。
且能夠?qū)⑷四槇D像中的形狀材質(zhì)信息進行科學整理。
該種方法在人臉識別中，能夠緩解人臉識別規(guī)律無法進行顯性表達的弊端。
(四)小波變換
基于小波變換計算機人臉識別，能夠?qū)崿F(xiàn)多分辨性，能夠?qū)崿F(xiàn)信號是多向觀察性。
其在信號檢測中所適應的范圍比較廣，針對信號系統(tǒng)中所出現(xiàn)的諸多問題能夠及時克服。
當識別系統(tǒng)中出現(xiàn)信號周期性陷波、暫態(tài)振蕩、電壓跌落以及閃變等情況時，小波變換都能夠有效克服。
小波檢測技術(shù)也有一定的局限性。
第一，小波變換中的濾波特性較差;第二，小波分析中的頻域分辨率較粗糙。
第三，小波變換環(huán)節(jié)中所涉及數(shù)據(jù)計算比較多。
(五)K-L變換壓縮技術(shù)
特征臉識別技術(shù)是一種從主成份中分析而導出來的一種人臉識別與人臉特征描述技術(shù)，一般通過K-L變換壓縮技術(shù)中的一種優(yōu)正交換方式來實現(xiàn)。
從理論上分析，任何人臉圖像集合都能夠在通過兩個比較相似的集合重建而來。
在K――L交換下，人臉識別能夠得到高維圖像的一組正交基，取特征值，組成一個正臉空間。
在進行人臉識別環(huán)節(jié)中，能夠?qū)⑿氯四槇D像映射到特征臉空間中，從而得到投影向量。
三、計算機人臉識別技術(shù)實際應用
(一)警方辦案中的應用
計算機人臉識別技術(shù)在警方辦案中的應用比較廣泛，例如，在進行親人尋找中，可以根據(jù)專業(yè)部門所提供的照片，直接發(fā)送到計算機系統(tǒng)中，進行人臉信息的對比檢索。
同時大型的活動場所中，如果發(fā)生安全時間，警方可以調(diào)用監(jiān)控視頻，對嫌疑人的面部特征進行提取。
(二)在智能門禁中的應用
隨著科技不斷發(fā)展，建設(shè)安全型的住宅小區(qū)是社會發(fā)展的必然，智能門禁系統(tǒng)的開發(fā)能夠提升小區(qū)安全，計算機人臉識別技術(shù)在智能門禁中的應用也比較廣泛。
計算機人臉識別技術(shù)在智能門禁系統(tǒng)中的應用，主要分為三個步驟：
第一，在進行人臉信息錄入時，系統(tǒng)對人臉進行檢測，并進行特征提取，根據(jù)系統(tǒng)中的人臉描述來進行特征信息存儲。
通過RFID進行信息輸入與信息注冊，與人臉特征一同進行已知的人臉數(shù)據(jù)庫錄入，并最終將記錄信息進行存儲。
第二，將該系統(tǒng)進行實際應用，在門禁視頻前，當有人員訪問時，門禁控制器首先進行RFID信息提取，然后進行RFID認證，對特征信息進行提取，并從已知的認證數(shù)據(jù)庫中調(diào)出信息。
第三，在現(xiàn)場中，當有工作人員進入到監(jiān)測區(qū)域中，RFID讀卡器將對人員的ID信息進行讀取，并啟動系統(tǒng)中攝像機采集，并進入人臉圖像采集中。
結(jié)論
綜上所述，在本文中對計算機人臉識別技術(shù)應用原理進行分析，研究其在實際生活中的應用。
計算機人臉識別技術(shù)的研發(fā)，為人們的生活提供便利，是科技研發(fā)中的重要產(chǎn)物。
計算機人來檢測技術(shù)在科技社會中不斷更新，已經(jīng)演化為計算機人臉識別技術(shù)的前段技術(shù)之一，與智能監(jiān)視等技術(shù)相互銜接。
主要的計算機人臉識別方法有：人臉幾何特征識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別、人臉模板匹配識別以及K-L變換壓縮技術(shù)等。
參考文獻：
[1]曹雪.小波理論在人臉識別中的應用研究[D].南京理工大學，2012.
[2]崔法毅.改進的Fisher鑒別分析兩步算法研究及其在人臉識別中的應用[D].燕山大學，2012.
[3]許高鳳.人臉識別技術(shù)及其在場館門禁系統(tǒng)中的應用研究[D].哈爾濱工程大學，2009.
計算機人臉識別技術(shù)及應用【2】
摘要：社會在發(fā)展，科學在進步，傳統(tǒng)身份認證在很多領(lǐng)域已經(jīng)不能滿足人們的需求，尤其是隨著計算機技術(shù)的出現(xiàn)，快速有效的自動身份驗證成為人們的需求。
人臉識別技術(shù)就是利用計算機提取有效信息進行自動的特點，易于被用戶接受。
本文以計算機人臉識別技術(shù)及應用為研究論題，首先對計算機人臉識別技術(shù)進行了概述，而后介紹阿了計算機人臉識別的主要方法，基于方法分析，論文最終分析了計算機人臉識別技術(shù)的應用。
關(guān)鍵詞：計算機;人臉識別技術(shù);應用
人類身份識別技術(shù)就是采用某種技術(shù)和手段對人的身份進行標識，身份識別人類自古就有，隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，將人類帶到了信息時代，計算機的廣泛普及和應用，為快速身份識別奠定了基礎(chǔ)。
計算機人臉識別技術(shù)涵蓋的范圍比較廣泛，包括信號處理、數(shù)字圖像處理、模式設(shè)別等很多學科的理論知識。
計算機人臉識別技術(shù)的主要核心內(nèi)容是根據(jù)已知的人臉來確定未知人臉的歸屬問題，因此從這個層面來講，計算機人臉識別技術(shù)可以認為是模式識別的范疇。
1 計算機人臉識別技術(shù)概述
計算人臉識別技術(shù)屬于模式識別范疇，模式識別是通過對具體的個別事物進行觀測所得到的具有時間和空間分布的信息，同一類別中模式的總體貨模式所屬的類別則成為模式類。
統(tǒng)計模式識別方法和句法模式識別方法是模式識別的兩種基本方法，計算機人臉識別技術(shù)就是應用模式識別的方法，這個過程需要需要先對已知信息進行采樣量化，繼而再轉(zhuǎn)化為計算機可以處理的數(shù)據(jù)。
要研究計算機人臉識別技術(shù)，就必須明白計算機人臉檢測技術(shù)。
計算機人臉檢測的過程就是在給定的一個空間中來確定人臉的大小和位置的過程。
計算機人臉檢測的技術(shù)方法很多，主要有鑲嵌圖方法，模板匹配方法，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，可變性模板方法等。
通常情況下計算人人臉檢測流程為：輸入圖像—預處理—特省提取—人臉檢測—是(不是)。
由于計算機人臉識別技術(shù)在實際的應用中存在諸多問題，計算機人臉檢測技術(shù)在這種情況下營運而生。
這不僅是計算機人臉識別的前端技術(shù)，也在智能監(jiān)視、內(nèi)容圖像等多領(lǐng)域顯示著重要作用和價值。
計算機人臉識別技術(shù)是利用計算機對人臉圖像進行分析，并從中選取有效的識別技術(shù)，對身份進行辨別，這個辨別過程可以分為兩部分，第一個問題就是“是不是誰”的問題，另一個是“是誰”的回答問題，也就是通常所說的身份識別。
計算機人臉識別過程的通常流程為：輸入圖像—預處理—特征提取—人臉識別—是誰(人臉識別)/是或不是(人臉驗證)。
計算機進行人臉識別主要基于兩大方向，第一個方向是包括人臉特征、人臉密度線分配方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等整體特征研究方法;第二方向就是將人臉基準點的相對比和其他描述人臉部特征進行參數(shù)等結(jié)合起來構(gòu)成的基于部件特征的方法。
有學者研究證明，基于部件特征的人臉識別方法沒有整體特征的人臉識別方法優(yōu)點突出。
2 幾種人臉識別方法
基于幾何特征的人臉識別方法：嘴巴、眼睛、鼻子下巴等組成部件構(gòu)成了每一個人的人臉，基于每個部件大小、形狀及結(jié)構(gòu)存在各種差異，因此可作為人臉識別的重要依據(jù)。
Brunelli小組，用積分投影的方法提取出歐式距離表征的人臉特征矢量進行模式分類，幾何特征、變換系數(shù)特征、可視特征是圖像特征的幾種表現(xiàn)方式。
基于模板匹配的人臉識別方法：這種方法是利用可變性模板對面部特征進行抽取，這些模板可以變形、平移和旋轉(zhuǎn)，這樣就能較好的展現(xiàn)出它們在圖像中形狀。
有學者對基于模板和基于特征的兩種方法進行比較，發(fā)現(xiàn)基于模板在提高識別率上更有優(yōu)勢，而基于特征的方法在存儲量和速度方面有著更好的一面。
特征臉方法：這種方法是從主成成份分析導出的一種人臉識別和描述技術(shù)，實質(zhì)上是通過K—L變換壓縮技術(shù)中的一種優(yōu)正交換來實現(xiàn)的。
從理論上來講，任何人臉圖像集合都可以用兩個相近的集合進行重建，一是一組標準的圖像集合，二是每個人臉的權(quán)值集合。
這種理論的基本思想就是通過K—L交換，得到高維圖像的一組正交基，將較大特征的正交基作為特征值，組成正臉空間，而后再將新人臉圖像映射到特征臉的空間中，得到一組投影向量，來作為識別的特征向量，而后和庫中已知人臉的位置進行比較，最后判斷庫中的人臉是哪一副人臉。
基于小波變換的方法：小波變換是一種時間和頻率的局域變換，通過平移、伸縮的方式對圖像進行尺寸細化處理，根據(jù)使用不同寬帶的一系列濾波，成功的從圖形中提取信息函數(shù)。
有研究者用局部尺度和小波分解對人臉圖像曲率進行提取繼而進行特征識別。
還有學者采用矩的方法對此進行預處理，這種方法可以對人臉的平面旋轉(zhuǎn)和伸縮進行矯正。
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類能力和學習能力對人臉進行特征識別和提取，這種方法少了很多復雜的特征提取工作，而且保存了人臉圖像中的形狀及材質(zhì)信息。
這種識別方法在人臉識別上的應用具有很多優(yōu)勢，由于人臉識別的很多規(guī)律無法進行顯性描述，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卻能對這些規(guī)律進行隱形表達，比較容易實現(xiàn)。
3 計算機人臉識別技術(shù)的應用
人臉自動識別技術(shù)是目前模式識別領(lǐng)域中一個極富挑戰(zhàn)性的前沿難題和熱點。
在司法部門、身份驗證、醫(yī)學、視頻會議、檔案管理等多種場合都發(fā)揮著重要作用。
另外，隨著多媒體技術(shù)的廣泛應用，反恐怖活動等對高科技的要求，人機智能交互界面的需要，可見在現(xiàn)實生活中隊人臉自動識別技術(shù)的需要日益迫切。
人臉識別技術(shù)的應用比較廣泛，最為熟悉的就是警方利用人臉識別技術(shù)抓罪犯。
除此之外，對于某些敏感場所，處于安全考慮，都會采用特定的方法來監(jiān)視這個場景，以便能夠即時監(jiān)控這個場景。
計算機人臉識別技術(shù)在尋人尋親方面也有著重要作用，對業(yè)務(wù)部門提供了照片，直接送入系統(tǒng)進行對比檢索。
在大型活動安全監(jiān)控方面，如果發(fā)現(xiàn)有人滋事，公安機關(guān)可以用鏡頭采取其面部特征，對系統(tǒng)對比查證。
還可應用于查證無名尸源，先拍攝正面照片，輸入計算機，而后在對比系統(tǒng)中進行查證。
計算機人臉識別技術(shù)在視頻監(jiān)控機目擊者描述排查方面都發(fā)揮著重要作用，對暫住人口、常住人口、在逃人員進行對比查證，能夠在獲取目標后，采用關(guān)聯(lián)的方式在數(shù)據(jù)庫中進行查詢。
計算機人臉識別過程非常復雜，涵蓋的理論知識比較多，涉及圖像處理、信號處理、模式識別等很多知識，因此這種技術(shù)一直是諸多學者深入研究但又具有挑戰(zhàn)性的課題。
但是計算機人臉識別技術(shù)的運用卻越來越廣泛，在安全防范、公安破案及一些公共事業(yè)方面都發(fā)揮著重要作用。
因此，對計算機人臉識別技術(shù)的研究應該更加得到更多領(lǐng)域?qū)W者的研究和關(guān)注，也希望計算機人臉識別技術(shù)能夠發(fā)揮出更大的作用。
參考文獻：
[1]陳建成.人臉識別技術(shù)與研究[D].西安電子科技大學，2011.
[2]蘇宏濤.基于統(tǒng)計特征的人臉識別技術(shù)研究[D].西北工業(yè)大學，2004.
[3]陳綿書.計算機人臉識別方法研究[D].吉林大學，2004.
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