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簡述幾種人臉識(shí)別的主要方法
2018-03-30
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簡述幾種人臉識(shí)別的主要方法

人臉識(shí)別的方法很多，以下介紹一些主要的人臉識(shí)別方法。

(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，在比對時(shí)可以允許圖像存在彈性形變，在克服表情變化對識(shí)別的影響方面收到了較好的效果，同時(shí)對于單個(gè)人也不再需要多個(gè)樣本進(jìn)行訓(xùn)練。

(5)線段Hausdorff 距離(LHD) 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(比如漫畫)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)(SVM) 的人臉識(shí)別方法

近年來，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(每類300個(gè))，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。

人臉識(shí)別的方法很多，當(dāng)前的一個(gè)研究方向是多方法的融合，以提高識(shí)別率。


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