国内外研究现状与人脸识别的发展阶段.docx
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国内外研究现状与人脸识别的发展阶段
人脸识别是一个算是古老却又年轻的课题,言其古老是因为早在上个世纪,法国Galton就已经开始了这方面的研究,直到七十年代中期以前,典型的模式识别的分类技术始终还是用人脸正面或者侧面特点的距离来度量,而且重点使用的是从侧面人脸图像上提取的几何特征。
这一阶段,对图像的约束条件较多,而提取出的特征数目少,自动提取特征的准确度也十分的低。
八十年代,对FRT的研究仍处于冷凝状态,没有什么进展。
进入九十年代,该课题受到了前所未有的重视,原因是多方面的:
首先是在安全系统即商贸系统中有应用需要;其次是受其他技术发展的影响。
在九十年代前期,研究的重心集中在分割和特征提取以及设计系统的或神经网络的分类器方面,采用一些传统的统计方法,如:
Karhunen—Loeve变换等或新的神经网络技术。
这时的识别工作基本上是在实验室里用规模比较小的数据库进行测试,而且多半是用静态图像。
除此之外,视频流能提供丰富的人脸信息,因此较多的研究小组和公司把工作重心转移到基于多样本的统计方法或神经网络方法的研究上去。
但是,在将理论向实用化转化的过程中,人们认识到只用单样本进行识别的重要性和困难性,言其重要性是因为FRT的一个重要应用是证件核实,在很多应用场合往往只有一张照片可以利用。
它的困难性是显然的,因为一张照片的信息量比多张照片的信息量要少多了,人脸丰富的三维通过单张照片是不可能全部反映出来的
此外,国外已经有许多学校在研究人脸识别技术,研究涉及的领域也非常的广,其中有从感知和心理学角度探索人类识别人脸机理的,如美国TexasatDallas大学的Abdi和Toole小组,由Stirling大学的Bruce教授和Glasgow大学的Burton教授合作领导的小组等;也有从视觉机理角度进行研究的,如英国的Graw小组和荷兰Groningen大学的Petkov小组等。
在用静态图像或视频图像做人脸识别的领域中,比较有影响的有MIT的Media实验室的Pentland小组,他们主要是用基于KL变换的本征空间的特征提取法,名为“本征脸(eigenface);还有C.vonderMalsburg小组,他领导了美国的SouthernCalifornia大学和德国的Bochum大学合作,采用动态链接结构和弹性图像匹配等方法;还有Perinceton大学Cox领导的NEC小组等;从1994年开始,一些科研单位和公司开始将研究成果转移为实用产品,如Miros公司的TrueFace,Visinocs公司的Facelt,ZNBochumGmbH公司研制的ZN—Face等[17]。
而我国国内也有不少的人从事人脸识别研究,主要有上海交通大学的李介谷等研究基于计算机视觉场模型的人脸识别研究技术,清华大学的边肇祈等从事基于KL变换的人脸识别研究,东南大学的程永清等从事基于统计方法,主要是奇异值分解方法的人脸识别研究,另外哈尔滨工业大学的贾小光和原上海工业大学的郑坚平等都在正面人像的识别方面做过工作。
还有很多的研究者。
人脸识别的输入图像通常有三种情况:
正面,倾斜,侧面。
由于实际情况的要求,对人脸正面模式研究最多,它发展大致可分为三个阶段[⑵:
(1)第一阶段是研究人脸识别所需要的面部特征,这方面以Bertillon、Allen和Parke为代表。
Bertillon的系统用一条简单语句与数据库中的人脸相关联,Allen为待识别人脸设计了有效、逼真的描写,Parke用计算机实现了Allen的方法,生成了较高质量的人脸灰度图模型。
总的来说,这一阶段工作主要依赖于人的操作,还不能完成自动的人脸识别工作。
(2)第二阶段是人机交互识别,代表性工作有:
Goldstion、Harmon和Lesk用几何特征参数来表示人脸正面图像。
他们采用高维特征矢量表示人脸面部特征;Kara和Kobayashi使用基于统计的识别方法,用欧氏距离表征人脸。
T.Kanade
(M.Nagao)使用积分投影方法计算出一族人脸特征参数,再利用模式分类技术与标准人脸匹配。
(3)第三阶段是自动机器人脸识别是近年来发展起来的,随着计算机的快速发展,自动人脸模式识别方法取得了较大的进展。
目前,自动识别技术主要分为三大类:
几何特征法、统计特征法和连接机制法。
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