分析算法

人臉識(shí)別技術(shù)中被廣泛采用的區(qū)域特征分析算法，它融合了計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理于一體，利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點(diǎn)，利用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理進(jìn)行分析建立數(shù)學(xué)模型，即人臉特征模板。利用已建成的人臉特征模板與被測者的人的面像進(jìn)行特征分析，根據(jù)分析的結(jié)果來給出一個(gè)相似值。通過這個(gè)值即可確定是否為同一人。

人臉識(shí)別的方法很多，主要的人臉識(shí)別方法有：

（1）幾何特征的人臉識(shí)別方法：幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關(guān)系（如相互之間的距離）。這些算法識(shí)別速度快，需要的內(nèi)存小，但識(shí)別率較低。

（2）基于特征臉（PCA）的人臉識(shí)別方法：特征臉方法是基于KL變換的人臉識(shí)別方法，KL變換是圖像壓縮的一種最優(yōu)正交變換。高維的圖像空間經(jīng)過KL變換后得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設(shè)人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識(shí)別的特征矢量，這就是特征臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓(xùn)練樣本，而且完全是基于圖像灰度的統(tǒng)計(jì)特性的。目前有一些改進(jìn)型的特征臉方法。

（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入可以是降低分辨率的人臉圖像、局部區(qū)域的自相關(guān)函數(shù)、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，而在許多應(yīng)用中，樣本數(shù)量是很有限的。

（4）彈性圖匹配的人臉識(shí)別方法：彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對(duì)于通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，并采用屬性拓?fù)鋱D來代表人臉，拓?fù)鋱D的任一頂點(diǎn)均包含一特征向量，用來記錄人臉在該頂點(diǎn)位置附近的信息。該方法結(jié)合了灰度特性和幾何因素，在比對(duì)時(shí)可以允許圖像存在彈性形變，在克服表情變化對(duì)識(shí)別的影響方面收到了較好的效果，同時(shí)對(duì)于單個(gè)人也不再需要多個(gè)樣本進(jìn)行訓(xùn)練。

（5）線段Hausdorff 距離的人臉識(shí)別方法：心理學(xué)的研究表明，人類在識(shí)別輪廓圖的速度和準(zhǔn)確度上絲毫不比識(shí)別灰度圖差。LHD是基于從人臉灰度圖像中提取出來的線段圖的，它定義的是兩個(gè)線段集之間的距離，與眾不同的是，LHD并不建立不同線段集之間線段的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，因此它更能適應(yīng)線段圖之間的微小變化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，LHD在不同光照條件下和不同姿態(tài)情況下都有非常出色的表現(xiàn)，但是它在大表情的情況下識(shí)別效果不好。

（6）支持向量機(jī)的人臉識(shí)別方法：支持向量機(jī)是統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)新的熱點(diǎn)，它試圖使得學(xué)習(xí)機(jī)在經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和泛化能力上達(dá)到一種妥協(xié)，從而提高學(xué)習(xí)機(jī)的性能。支持向量機(jī)主要解決的是一個(gè)2分類問題，它的基本思想是試圖把一個(gè)低維的線性不可分的問題轉(zhuǎn)化成一個(gè)高維的線性可分的問題。通常的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明SVM有較好的識(shí)別率，但是它需要大量的訓(xùn)練樣本，這在實(shí)際應(yīng)用中往往是不現(xiàn)實(shí)的。而且支持向量機(jī)訓(xùn)練時(shí)間長，方法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，該函數(shù)的取法沒有統(tǒng)一的理論。