面像識別原理

面像識別技術概述

　　面像識別是近年來隨著計算機技術、圖象處理技術、模式識別技術等技術的快速進步而出現的一種嶄新的生物特徵識別技術。生物識別技術是依靠人體的身體特徵來進行身份驗證的一種高科技識別技術，如同人的指紋、掌紋、眼虹膜、DNA以及相貌等人體特徵具有人體所固有的不可複製的唯一性、穩定性、無法複製一樣，不易失竊或被遺忘。由於每個人的這些特徵都不相同，因此利用人體的這些獨特的生理特徵可以準確地識別每個人的身份。

　　隨著計算機技術的迅速發展，人們開發了指紋識別、聲音識別、掌形識別、簽名識別、眼紋（視網膜）識別等多種生物識別技術，目前許多技術都己經成熟並得以應用。而面像識別技術則是生物識別技術的新秀，與其他識別技術相比較，面像識別具有簡便、準確、經濟及可擴充套件性良好等眾多優勢，可廣泛應用於安全驗證、監控、出入口控制等多個方面。

　　面像識別技術包含面像檢測、面像跟蹤與面像比對等課題。面像檢測是指在動態的場景與複雜的背景中判斷是否存在面像並分離出面像，面像跟蹤指對被檢測到的面像進行動態目標跟蹤，面像比對則是對被檢測到的面像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜尋。

　　面像檢測分為參考模板、人臉規則、樣本學習、膚色模型與特徵子臉等方法。參考模板方法首先設計一個或數個標準人臉模板，然後計算測試樣本與標準模板之間的匹配程度，通過閥值來判斷是否存在人臉；人臉具有一定的結構分佈特徵，人臉規則即提取這些特徵生成相應的規則以判斷測試樣本是否包含人臉；樣本學習則採用模式識別中人工神經網路方法，通過對面像樣本集和非面像樣本集的學習產生分類器；膚色模型依據面像膚色在色彩空間中分佈相對集中的規律來進行檢測；特徵子臉將所有面像集合視為一個面像子空間，基於檢測樣本與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

　　上述方法在實際系統中也可綜合採用。