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(yīng)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(yīng)用。

關(guān)鍵詞：計算機；人臉識別技術(shù)；應(yīng)用

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9599 （2012） 17-0000-02

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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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：

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