人臉識(shí)別算法發(fā)展到今天，大致上可以分為兩類(lèi)：基于特征的人臉識(shí)別算法和基于外觀的人臉識(shí)別算法。其中，多數(shù)基于特征的人臉識(shí)別算法屬于早期的人臉識(shí)別算法，現(xiàn)在已經(jīng)不再使用。不過(guò)近些年出現(xiàn)了一些新的基于特征的算法，并取得不錯(cuò)的效果。而基于外觀的人臉識(shí)別算法是由于實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，受到廣泛關(guān)注。接下來(lái)將分別介紹兩類(lèi)人臉識(shí)別算法。
基于特征的人臉識(shí)別算法：早期的人臉識(shí)別算法主要是基于特征模板和幾何約束來(lái)實(shí)現(xiàn)的。這一類(lèi)算法首先對(duì)輸入圖像進(jìn)行處理，提取出如眼睛、鼻子和嘴等面部特征和外觀輪廓。然后計(jì)算這些面部特征之間的幾何關(guān)系，如距離、面積和角度等。這樣將輸入圖像轉(zhuǎn)換為幾何特征向量后，使用標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別技術(shù)進(jìn)行匹配分類(lèi)。由于算法利用了一些直觀的特征，計(jì)算量小。不過(guò)，由于其所需的特征點(diǎn)不能精確選擇，限制了它的應(yīng)用范圍。另外，當(dāng)光照變化、人臉有外物遮擋、面部表情變化時(shí)，特征變化較大。所以說(shuō)，這類(lèi)算法只適合于人臉圖像的粗略識(shí)別，無(wú)法在實(shí)際中應(yīng)用。
以上這些方法都是通過(guò)一些特征模板和幾何約束來(lái)檢測(cè)特定的面部特征，并計(jì)算特征之間的關(guān)系。還有一些方法使用了圖像的局部表示來(lái)提取特征。其中最受關(guān)注的方法是局部二值模式(LBP)算法。LBP方法首先將圖像分成若干區(qū)域，在每個(gè)區(qū)域的像素3x3鄰域中用中心值作閾值化，將結(jié)果看成是二進(jìn)制數(shù)。LBP算子的特點(diǎn)是對(duì)單調(diào)灰度變化保持不變。每個(gè)區(qū)域通過(guò)這樣的運(yùn)算得到一組直方圖，然后將所有的直方圖連起來(lái)組成一個(gè)大的直方圖并進(jìn)行直方圖匹配計(jì)算進(jìn)行分類(lèi)。
基于特征的人臉識(shí)別算法主要的優(yōu)勢(shì)在于對(duì)姿態(tài)、尺度和光照等變化魯棒。由于多數(shù)特征是基于手動(dòng)選擇和先驗(yàn)知識(shí)，受圖像本身的成像質(zhì)量影響較少。另外，提取出的面部特征往往維數(shù)較低，匹配速度快。這些方法的缺點(diǎn)是自動(dòng)特征提取的難度較大。如果特征集的鑒別能力弱，再多的后續(xù)處理也無(wú)法補(bǔ)償本身的不足?；谕庥^的人臉識(shí)別算法：基于外觀的人臉識(shí)別算法也稱(chēng)為整體方法。它們使用圖像的全局信息來(lái)辨識(shí)人臉。最簡(jiǎn)單的整體方法是用二維數(shù)組來(lái)存放圖像的灰度值，然后直接對(duì)輸入圖像和數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有圖像進(jìn)行相關(guān)性比較。這種方法的缺點(diǎn)非常多，如易受環(huán)境影響、計(jì)算耗時(shí)等。其中一個(gè)重要的問(wèn)題是這樣的分類(lèi)是在一個(gè)非常高維的空間中進(jìn)行的。為了克服維數(shù)問(wèn)題，一些算法使用統(tǒng)計(jì)降維方法來(lái)獲取和保留更有用的信息，最典型的算法就是主成分分析(PCA)算法和線性鑒別分析(LDA)算法。
PCA算法指出任何特定的人臉可以由一個(gè)低維的特征子空間表示，并可以用這個(gè)特征子空間近似地重建。將輸入人臉圖像投影到特征子空間上得到的特征與已知的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)來(lái)確定身份。PCA算法選取的特征最大化了人臉樣本間的差異，但也保留了一些由于光照和面部表情產(chǎn)生的不必要的變化。而同一個(gè)人由于光照產(chǎn)生的變化可能會(huì)大于不同人之間的變化。LDA算法在最大化不同個(gè)體之間的樣本差異的同時(shí)，最小化同一個(gè)體內(nèi)部的樣本差異。這樣達(dá)到了人臉特征子空間的劃分。整體方法主要的優(yōu)點(diǎn)是它們沒(méi)有丟棄圖像中的任何信息。然而，這也是它們的缺點(diǎn)。整體方法一般假設(shè)圖像中的所有像素是同等重要的。因此，這些技術(shù)不僅計(jì)算耗時(shí)，而且需要測(cè)試樣本與訓(xùn)練樣本高度相關(guān)。當(dāng)人臉圖像的姿態(tài)、尺度和光照發(fā)生較大變化時(shí)人臉識(shí)別性能一般。
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