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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欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,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。
一般来说,人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别(身份确认或者身份查找)。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。
所谓自然性,是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别,人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的,另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等,而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性,因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。
不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要,这会使该识别方法不令人反感,并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点,它完全利用可见光获取人脸图像信息,而不同于指纹识别或者虹膜识别,需要利用电子压力传感器采集指纹,或者利用红外线采集虹膜图像,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而更有可能被伪装欺骗。
在人脸识别中,类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,而第二类的变化应该消除,因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化(inter-class difference),而称第二类变化为类内变化(intra-class difference)。对于人脸,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术,以求远距离快速确认人员身份,实现智能预警。人脸识别技术无疑是佳的选择,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸,并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。
如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成,电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前,交易或者审批的授权都是靠密码来实现,如果密码被盗,就无法安全。但是使用生物特征,就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一,从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。
人脸自动对焦和笑脸快门技术:是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定,确定头部,然后判断眼睛和嘴巴等头部特征,通过特征库的比对,确认是人面部,完成面部捕捉。然后以人脸为焦点进行自动对焦,可以大大地提升拍出照片的清晰度。
笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上,完成了面部捕捉,然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度,来判断是不是笑了。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的,所以特征库是基础,里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。
如电子护照及身份证。这或许是未来规模应用。在国际民航组织已确定,从2010年4月1日起,其118个成员国家和地区,使用机读护照,人脸识别技术是首推识别模式,该规定已经成为国际标准。美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在2006年10月26日之前使用结合了人脸指纹等生物特征的电子护照系统,到2006年底已经有50多个国家实现了这样的系统。美国运输安全署(Transportation Security Administration)计划在全美推广一项基于生物特征的国内通用旅行证件。欧洲很多国家也在计划或者正在实施类似的计划,用包含生物特征的证件对旅客进行识别和管理。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。