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人脸识别算法的分类

归档日期:07-15       文本归类:多分辨率      文章编辑:爱尚语录

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  人脸识别法主要集中在二维图像方面,二维人脸识别主要利用分布在人脸上从低到高80个节点或标点,通过测量眼睛、颧骨、下巴等之间的间距来进行身份认证。人脸识别算法主要有:

  1.基于模板匹配的方法:模板分为二维模板和三维模板,核心思想:利用人的脸部特征规律建立一个立体可调的模型框架,在定位出人的脸部位置后用模型框架定位和调整人的脸部特征部位,解决人脸识别过程中的观察角度、遮挡和表情变化等因素影响。

  2.基于奇异值特征方法:人脸图像矩阵的奇异值特征反映了图像的本质属性,可以利用它来进行分类识别。

  3.子空间分析法:因其具有描述性强、计算代价小、易实现及可分性好等特点,被广泛地应用于人脸特征提取,成为了当前人脸识别的主流方法之一。

  4.局部保持投影(Locality Preserving Projections,LPP)是一种新的子空间分析方法,它是非线性方法Laplacian Eigen map的线性近似,既解决了PCA等传统线性方法难以保持原始数据非线性流形的缺点,又解决了非线性方法难以获得新样本点低维投影的缺点。

  PCA模式识别领域一种重要的方法,已被广泛地应用于人脸识别算法中,基于PCA人脸识别系统在应用中面临着一个重要障碍:增量学习问题。增量PCA算法由新增样本重构最为重要 PCS,但该方法随着样本的增加, 需要不断舍弃一些不重要PC,以维持子空间维数不变, 因而该方法精度稍差。

  6.其他方法:弹性匹配方法、特征脸法(基于KL变换)、人工神经网络法、支持向量机法、基于积分图像特征法(adaboost学习)、基于概率模型法。 二维人脸识别方法的最大不足是在面临姿态、光照条件不同、表情变化以及脸部化妆等方面较为脆弱,识别的准确度受到很大限制,而这些都是人脸在自然状态下会随时表现出来的。三维人脸识别可以极大的提高识别精度,真正的三维人脸识别是利用深度图像进行研究,自90年代初期开始,已经有了一定的进展。三维人脸识别方法有:

  1.基于图像特征的方法:采取了从3D结构中分离出姿态的算法。首先匹配人脸整体的尺寸轮廓和三维空间方向;然后,在保持姿态固定的情况下,去作脸部不同特征点(这些特征点是人工的鉴别出来)的局部匹配。

  2.基于模型可变参数的方法:使用将通用人脸模型的3D变形和基于距离映射的矩阵迭代最小相结合,去恢复头部姿态和3D人脸。随着模型形变的关联关系的改变不断更新姿态参数,重复此过程直到最小化尺度达到要求。基于模型可变参数的方法与基于图像特征的方法的最大区别在于:后者在人脸姿态每变化一次后,需要重新搜索特征点的坐标,而前者只需调整3D变形模型的参数。

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