人脸识别技术及其展望

人脸识别技术及其展望

龙玉倩 湖北工业大学理学院摘要：随着计算机技术的迅速发展，人脸识别技术得到了广泛应用，例如银行卡的办理，火车站入口站的检测，人脸解锁等等，人脸识别技术的应用大大提高了办事效率，便利了我们的生活。本文综述了人脸识别技术的流程，讨论了其中的关键技术及发展前景。一般来说，人脸识别系统包括人脸图像采集及检测，人脸图像预处理，人脸图像特征提取，人脸图像匹配与识别。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。关键词：计算机技术 人脸识别 发展前景1 人脸识别技术概述人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流进行检测，首先是判断其是否存在人脸,如果存在人脸，则进一步的给出脸上每一块特征部分的位置、大小信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行比对，从而识别每个人脸对应的身份。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集及检测，人脸图像预处理，人脸图像特征提取，人脸图像匹配与识别等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

2 技术原理2.1人脸检测

面部检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在人脸，并分离出这种面人脸。一般有下列几种方法：

①参考模板法

首先设计一个或多个标准人脸的模板，然后判断所采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来最终判断是否存在人脸。②基于几何特征的人脸识别方法

采用的几何特征有人脸的五官如眼、鼻、嘴，耳，眉等的局部形状特征。脸型特征以及五官在脸上分布的几何特征。提取特征时往往要用到人脸结构的一些先验知识。识别所采用的几何特征是以人脸器官的形状和几何关系为基础的特征矢量，本质上是特征矢量之间的匹配，其分量通常包括人脸指定两点间的距离、角度等。

③神经网络法

这种方法采用模式识别中人工神经网络的方法，通过利用MTCNN和faceNet实现人脸检测和人脸识别。

④肤色模型法

这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

⑤基于三维模型的方法

这种方法根据图像的色度与亮度来判断人的面部哪些部位是凹陷，哪些部位是凸起，然后再通过纹理映射得到特定人脸的3D模型。值得提出的是，上述几种方法在实际检测系统中也可综合采用。2.2人脸跟踪

面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。

2.3人脸比对

人脸比对是在面像库中进行目标搜索并对被检测到的面像进行身份确认。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。通常包括以下两种方法：

①特征向量法

该方法是先确定嘴角、鼻翼、眼角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，再由这些特征量形成描述该面像的特征向量。

②面纹模板法

该方法是在面像库中存贮若干个标准的面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像与面像库中所有模板进行逐一匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。人脸识

别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。

3 技术流程人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。3.1人脸图像采集及检测

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如模板特征、直方图特征、结构特征、颜色特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

3.2人脸图像预处理人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行噪声过滤、灰度校正等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括灰度变换、人脸图像的光线补偿、直方图均衡化、几何校正、滤波以及锐化等。3.3人脸图像特征提取

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为人脸图像代数特征、视觉特征、人脸图像变换系数特征、像素统计特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法主要分为以下两大类：

基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的距离、角度和曲率等。人脸由眼、鼻、嘴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

3.4人脸图像匹配与识别人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度达到或超过这一阈值时，则把匹配到的人脸输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一 进行图像比对的过程，另一类是识别，是一对多进行图像匹配比对的过程。

4 应用前景数码世界 P.31

IT大视野

SPCE061下智能盲人导航系统研究

张浩淼 大连外国语大学摘要：本文以SPCE061下智能盲人导航系统为对象，首先简要分析了其基本工作原理，指出了其硬件构成及各个模块的主要功能，最后分别从软硬件方面，对其展开设计，望能为此领域研究有所借鉴。关键词：SPCE061单片机 盲人 智能导航系统针对传统类型的盲人导航装置而言，其大多是普通的手杖，盲人通过对周围物体或地面进行敲打，来对行走方向及可行与否进行判断。此种手杖有着比较多的不足，典型不足即为难以发现远处障碍物，或者是处于悬空状态的物体。针对国内的导盲系统而言，同样存在这些问题，如导航棍，设置有扬声器，其主要优点为晚上能够发光，更好的提醒司机与路人，不足是太敏感且容易损坏。而对于国外系统来讲，则价格普遍家规，对普通大众并不适用。因此，本文以SPCE061为基础，设计了智能拐杖，较好的将上述问题克服掉。

1 系统原理分析

图1 硬件的基本结构借助系统内置的超声波模块，能够准确计算出用者与障碍物之间的距离，在特定范围内，能够给予声音提醒；此外，借助可编程增益，利用先进的数字电位器，从中得到超声回波具体的强度信息，开展音频调制，将更加多元的信息提供给用者。借助红外线感应装置，对前方物体、人的当前温度，将人被错误的当作障碍物的干扰给排除掉。软件编程能够将红外线系统与超声波系统相融合，二者交融，可以更好的实现导盲功能。另外，系统内置的GPS定位功能，还能实现与GPRS信息发送之间的深层融合，可以将盲人的当前位置信息实时的向其家人发送；如果遇到突发情况，那么可借助实现设定的按钮，进行一键求职，仅需按动按钮，求助信息便会向家人的手机进行发送，这样可以较好的将盲人使用收集的不方便给克服掉。

2 系统硬件构成及各个模块功能分析(1）超声波模块功能。如果用户前方有障碍物出现，此时，超声波模组便会启动，并对障碍物与盲人之间的距离进行测定，并把数据向单片机反馈，单片机对这些信息进行处理后，综合判断是否给予语音提示。（2）红外模块功能。如果用户的前方有行走的人，那么当其经过时，BISS0001红外模组便会监测物体温度，并且把数据向单片机反馈，如果通过处理之后所得到的数据判定为在人的体温范围内，那么不语音提醒。本系统所选用的是比较新型的BISS0001红外传感信号处理器。（3）GPRS模块功能。如果用户遇到各种紧急情况，需求助自己的家人时，仅需按下按钮，GPRS模组便能够把信息向指定对象的移动终端直接发送。（4）GPS模块功能。当开启GPS模组后，其便会实时对用户展开定位，并且还能给予语音导航，还可以在实现设定好的时间段内，借助GPRS模组，把用户具体位置向指定对象发送。

3 系统设计3.2软件设计

系统所选用的是SPCE061单片机C语言编程，借助主芯片，来全面控制各子程序，子程序主要有GPS定位子程序、GPRS子程序、红外感知子程序及超声波测距子程序。另外，主程序处理各子程序所传送的数据，然后对下一步怎样进行来判断。比如GPS定位子程序所具有的定位功能。如果用户想要把自己的位置实时告知自己的家人，此时，仅需按动指定按钮，GPS定位系统程序便会处于执行状态，通过开展系列算法运行之后，便能够把用户的具体位置信息，借助GPRS模块，向用户家人实时发送。针对主程序来讲，其中的超声波测距模块的C程序文件：主程序为main.c，有关测距的中断服务程序为IRQ.c，有关测距的应用程序为ultrasonic＿App.c，语音整合程序为Speech.c；而针对汇编程序文件及其说明：isr.asm所代表的是语音播放的中断服务程序，Key.asm所代表的是键盘程序，Data OS＿A.asm所代表的是数据处理程序，hardware.asm所代表的是SACM语音库的支持文件。

4 系统评价智能拐杖的创新点为：其一，相比之前的拐杖，其增加了借助红外线的热效应，来对障碍物于人进行区分的功能；其二，在此系统当中，还额外增加了GPS定位功能，能够避免在各种突发情况下，难以与亲人进行及时连续的弊端，因而更加具有实用性。此外，当盲人迷路时，借助GPS定位系统，能够为其提供实时导航，方便其家人知道其位置信息。5 结语综上，本文所设计的智能拐杖，可以为盲人或者视力不佳的老年人，提供外出时的方便与保障，使其更加安全的外出。此外，系统能够对路面上的水坑以及障碍物等进行识别，具有求助、报警等功能，而且还能实现GPS定位，因而可以更好的盲人活动。

参考文献3.1硬件的基本设计

针对该系统而言，其所选用的是SPCE061单片机来进行控制，借助各个I/O接口，实现与各个模块之间的有效连接。其中，针对GPS模块、GPRS模块、超声波测距模块等来讲，均选用的是由凌阳公司所研制的芯片，而对于红外模块来讲，所选用的是BISS0001红外传感信号处理器。具体见图1。

[1]吴长贵,刘宪鹏.基于SPCE061A的盲人导向仪的设计[J].考试周刊,

2010(30):156-158.

[2]忽晓伟,宋国林,周伟.基于SPCE061A的智能网络监控系统[J]. 科技资讯, 2010(31):14-15.

随着科技的发展，人脸识别技术已取得巨大的成就，但在实际应用中仍然有着巨大的难度，这一技术不仅要求达到准确，快速的识别，并且还要得到有效的特征描述，准确的分类。利用图像处理方法进行人脸识别，已被广泛应用于生活的各个领域中，通过人脸识别实现人脸支付，人脸解锁，安全检查等。人脸识别技术在电子，通信，安全，金融和探测等领域中都具有很好的应用价值。而随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

5结语素所造成的精确识别的影响是其面临的最大挑战。逐渐减小或是消

除这些影响将使人脸识别技术上升到另一台阶，而现阶段我们的工作目标就是寻找减小这些影响的方法。

参考文献

人脸识别技术是一项具有广阔发展潜力与应用前景的技术，人脸识别系统主要由人脸检测与人脸识别这两大关键环节组成，不断的提高其精确性与快速性是我们的目标，它主要运用的是图像处理和神经网络这两大技术，而来自于光照，姿态，遮挡和表情的变化等因

[1]张翠萍，苏光大.人脸识别技术综述.中国图像图形学

报，2000，5(11)：885-4

[2]祝秀萍,吴学毅,刘文峰.人脸识别综述与展望[J].计算机与信息技术,2008(04):53-56.

[3]吴晓萍,管业鹏.基于人脸关键点与增量聚类的多姿态人脸识别[J/OL].激光与光电子学进展:1-14[2019-04-21].[4]曹欢欢. 基于人工神经网络的人脸识别方法[D].吉林大学,2008.

数码世界 P.32