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实现人脸识别的方法有哪些?

来源:www.serenaskitchen.com         发布时间:2019-10-15
现在一些小区出入不用门禁卡了,出入全靠人脸识别;银行也开通了刷脸取现金,省去了拿卡,输入密码等;有的餐厅搞活动,刷脸吃饭,由机器打分,颜值高的免单。在火车站、汽车站、高铁站、机场等公共场所,人脸识别应用也越来越多。那么人脸识别有哪些技术呢?

主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类,即:基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法,通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果;

2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。

3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型,主动形状模型和主动外观模型的方法等。



除了以上几种方法,人脸识别还有其它若干思路和方法,包括一下一些:

1) 隐马尔可夫模型方法(Hidden Markov Model)

2) Gabor 小波变换+图形匹配

(1)精确抽取面部特征点以及基于Gabor引擎的匹配算法,具有较好的准确性,能够排除由于面部姿态、表情、发型、眼镜、照明环境等带来的变化。

(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,表现为对线条边缘反应敏感。

(3)但该算法的识别速度很慢,只适合于录象资料的回放识别,对于现场的适应性很差。

3) 人脸等密度线分析匹配方法

(1) 多重模板匹配方法

该方法是在库中存贮若干标准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用归一化相关量度量进行匹配。

(2) 线性判别分析方法(Linear Discriminant Analysis,LDA)

(3)本征脸法

本征脸法将图像看做矩阵 ,计算本征值和对应的本征向量作为代数特征进行识别 ,具有无需提取眼嘴鼻等几何特征的优点 ,但在单样本时识别率不高 ,且在人脸模式数较大时计算量大

(4) 特定人脸子空间(FSS)算法

该技术来源于但在本质上区别于传统的"特征脸"人脸识别方法。"特征脸"方法中所有人共有一个人脸子空间,而该方法则为每一个体人脸建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述不同个体人脸之间的差异性,而且最大可能地摈弃了对识别不利的类内差异性和噪声,因而比传统的"特征脸算法"具有更好的判别能力。另外,针对每个待识别个体只有单一训练样本的人脸识别问题,提出了一种基于单一样本生成多个训练样本的技术,从而使得需要多个训练样本的个体人脸子空间方法可以适用于单训练样本人脸识别问题。

(5)奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)

是一种有效的代数特征提取方法.由于奇异值特征在描述图像时是稳定的,且具有转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像变换不变性等重要性质,因此奇异值特征可以作为图像的一种有效的代数特征描述。奇异值分解技术已经在图像数据压缩、信号处理和模式分析中得到了广泛应用.