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人脸识别综述

【概要描述】人脸识别是图像分析与理解最重要的应用之一,所谓人脸识别,就是利用计算机分析人脸视频或者图像,并从中提取出有效的识别信息,最终判别人脸对象的身份。人脸识别的研究可以追溯到20世纪60年代末期,主要的思路是设计特征提取器,再利用机器学习的算法进行分类。2012深度学习引入人脸识别领域后,特征提取转由神经网络完成,深度学习在人脸识别上取得了巨大的成功。下面以时间为顺序,梳理下人脸识别各算法的发展历程。

人脸识别综述

【概要描述】人脸识别是图像分析与理解最重要的应用之一,所谓人脸识别,就是利用计算机分析人脸视频或者图像,并从中提取出有效的识别信息,最终判别人脸对象的身份。人脸识别的研究可以追溯到20世纪60年代末期,主要的思路是设计特征提取器,再利用机器学习的算法进行分类。2012深度学习引入人脸识别领域后,特征提取转由神经网络完成,深度学习在人脸识别上取得了巨大的成功。下面以时间为顺序,梳理下人脸识别各算法的发展历程。

  • 分类:人脸识别
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  • 发布时间:2020-05-09 10:57
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  人脸识别是图像分析与理解最重要的应用之一,所谓人脸识别,就是利用计算机分析人脸视频或者图像,并从中提取出有效的识别信息,最终判别人脸对象的身份。人脸识别的研究可以追溯到20世纪60年代末期,主要的思路是设计特征提取器,再利用机器学习的算法进行分类。2012深度学习引入人脸识别领域后,特征提取转由神经网络完成,深度学习在人脸识别上取得了巨大的成功。下面以时间为顺序,梳理下人脸识别各算法的发展历程。

  一、传统算法

  (一)基于几何特征

  1、原理

  人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成,这些部件的形状、大小,以及各部件在脸上的分布各异,构成各种各样的人脸,利用这些部件的形状和结构关系的几何描述,做为人脸识别的特征。比如:眼角点、鼻尖点和两个嘴角点,构造若干特征向量。特征向量通常包括人脸指定两点间的距离、曲率、角度等。

  1973年,Kelly’s and Kanade’s PhD theses,第一篇人脸识别的paper,

  2、优缺点

  (1)优点

  算法识别速度快,需要的内存小。

  (2)缺点

  一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系,忽略了局部细微特征,造成部分信息的丢失,更适合于做粗分类,而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求。

  (二)基于全局信息(holistic method)

  基于全局

  基于几何特征的方法,萃取人脸部件的轮廓和几何关系,并没有用到图片中的其他信息,为了提高识别准确度,全局算法应运而生,全局算法的特征向量,包含人脸图像上所有部分的信息。

  按照对全局特征处理方法的不同,介绍下面两种方法

  1、PCA(Principal Components Analysis)

  a.提出背景:

  照片的识别,可以看成特征向量相互匹配的过程。如果2张100*100的照片,在各个维度上都相近,那么我们可以认为,这两张照片属于同一个人。但是以100*100的照片为例,数据维度10000维,数据维度太高,计算机处理复杂度高,需要将维度降低(因为10000维里面数据之间存在相关关系,所以可以除去重复维度信息,而保持信息不丢失)

  b.降维方法

  降低维度后,再拿这个压缩过的向量做识别即可。典型的方法有egienface等。

  PCA所作的是将数据映射到最方便表示这组数据的坐标系上,映射时没有利用任何数据分类信息。做PCA其实是在信息损失尽可能低的情况下,将数据降维。如果在降维的时候加入分类信息,效果会不会更好?

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