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1. 绪论
1.1 人脸识别的背景和意义
人脸是反应人身份的最直接的，最可靠的信息资源。通过人脸我们可以很快辨识一个人，这就是所谓的人脸识别。最初的人脸研究人员是一些从事社会心理学的工作者，从20世纪50年代开始有一些文献资料陆续发布在各种学术网上，人脸识别开始了最初的发展，也渐渐的有科研人员针对人脸识别进行开发和探索，最早的是70年代后的Kanade和Kelly开始的，那时候是典型的模式识别，例如采用脸部的特定特征点之间的某种度量来进行分类识别。显然这肯定是无法满足人类时下安保的要求，并且依靠科技的快速发展，和社会发展的强烈需求，如何将身份安全化、隐性化，而且准确确定身份、根本上保证环境安全的问题越来越突出，成为很多信息系统放在首位考虑的因素。目前广泛采用人体身份验证的形式有磁卡、IC卡、表示号码等，这些技术目前已经日趋成熟，并且可以采用各种方法或者手段进行加密给以保护，虽然如此，但这些验证手段依赖的都是后天赋予的信息，而这些信息又很容易被人仿造，作假，出现了很多问题。而人脸识别是基于人固有特征的人脸来判别的，很难被仿造，具有较强的不易变性，是主流的科研方向。
自20年代90年代后，人脸识别正式进入商业运用领域。伴随这计算机技术的迅速发展，人脸识别不在只是单纯的依靠固有的人脸图像来判别，而是直接从视频中截取画面，这就要求较高的科学技术来实现。人脸识别技术具有广泛的应用领域, 在工业领域方面，各公司工厂具有严格的人员控制进出的规章制度，这时候人脸识别这样类似的门禁控制系统就非常有用了。在人工智能方面，现在机器人的研究正在如火如荼的进行着，而机器人的的眼睛需要能直接识别人的身份的这样的功能，所以需要灵活性高的识别方法，来适应这个智能的要求，这时候人脸识别的迅速发展，刚好可以与之匹配的方法，从某方面促进了人工智能的快速实现。同时，人脸识别具有无侵犯性、易安装、无人工参与等优点，有较大的研究的意义。
人脸识别中有两个很重要的步骤，就是特征提取和识别分类[1]。好的人脸特征提取可以大大降低整个系统的计算量，提升本系统的识别速率。而好的人脸识别的测度也可以让前一个人脸特征提取的过程得到简化，在保证识别精确度的情况下，使这步骤的运算量简单，运算速率加快。由此可得必须综合考虑才能开发出较好的人脸识别系统。同时两个模块也成为了人脸识别的最主要研究方向。
1.2 人脸识别的国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
人脸识别在国外已经有了很多的科研成果，涉及的国家有德国，美洲国家，日本等，现存著名的人脸识别研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer Interface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineering in University of Cambridge等。结合相关知识，目前的方向有以下几个方面：
（1）模板匹配
模板匹配中的模板分为不变模板和变形模板，现在稍微成熟的是固定模板，所谓的固定模板就是首先设计多个参考模板，再通过区别重构模板与测试样本间的某种方法，来判断训练样本和匹配模板的差异性。而变形模板就是根据模板的可塑性，运用多维空间来解决模板匹配问题。
(2)隐马尔可夫模型的方法
马尔科夫模型类似编译原理的自动机，而且是在离散的有限状态下的，隐马尔可夫模型是把人脸图像当成一个模型，把人脸当成当成一个从上到下的五个状态的自动机，这五个状态分别为额头、眼睛、鼻子、嘴巴和下巴。通过运用三大算法来完成人脸匹配的流程，这正是隐马尔可夫原理的体现[2]。
（3）神经网络
从原理上来说，神经网络在人脸识别中是运用自我训练的智能方法。运用对样本的学习，神经网络拥有很强的人脸特征提取效果。CMU的研究员把人脸图像直接作为神经网络的测试对象，接着开发制做了包括特殊结构的人脸识别的神经网络分类器，及设置神经网络前端对检测结果侦测，效果非常不错。
除此之外，运用AdaBoot的人脸识别算法，还有采用彩色信息的识别方法，形状分析的方法，和多模态信息融合等的这些方法，国外的学者都有进行过大量的研究。

1.2.2 国内研究现状
相比于国外，国内的人脸识别开始的时间较晚，所以很多方面的技术还比较单一。国内的人脸识别技术开始于上个世纪90年代左右，首先是通过各大院校的科研所的积极研究，才有初步的人脸识别领域的内容和成果。在受到911事件影响后，人脸识别开始了迅猛的发展，国内先后涌现了很多著名的学者，他们在这方面实现了很多的突破，而且大有进步之势，先是周激流的正面人脸识别的初步成功，以及侧面和正面共同识别的小有成效。让人脸识别上升了很大一个台阶，给予当时科研界很多启发。后面中科院特地组成一个专家团队，针对国内外的人脸识进行专门的深度研究，开发了一种用红外线来识别人脸的技术，这个方法是采用红外线获取人脸的多维视角，运用脸部器官特征获取的方法，匹配器官的特殊因素，具有很好的效果，正确率很高。后面人工智能的发展，给人脸识别又上升了一个台阶，如果说以前的人脸识别都是在非智能的模板匹配，那这次划时代的进步，神经网络是一个非常神秘的学科。它用在人脸识别领域，及时实现饿了人脸识别系统智能化了，不再是以前那种死板的库内模板了，这是人脸识别前进了一大步。国内人脸识别在这个时候虽然起步较晚，但是在国际大规模的竞赛中获取过非常好的成绩，这说明国内的人脸识别在某一方面已经达到了较高的水平，在国际上可以说是一流顶尖的。科技在不断的创新着，相信在不久的将来国内的人脸识别肯定会有更加好的成绩，智能的人脸识别系统必然会成为主流，并且继续发展着。

1.3 人脸识别存在的难题
人脸识别技术目前正处于蓬勃发展阶段，很多科研团队正在不断的开发和探索。人脸识别系统具有高度的敏感性，很多细小因素都可能会影响到识别的正确性，它不像指纹识别和视网膜识别具有较好的稳定性和不可破坏性，归根结底人脸研究还有较多问题，大概在以下几种：
1）光照问题的影响
在采集人脸时，光照的不确定性，对图像有效采集，以及后面匹配效果的影响非常大[3]。尽管目前有很多科学研究人员针对人脸成像后的的图像光影响进行处理，但是效果不明显。光照仍然是人脸识别系统非常关键的影响因素，对那些实时采取人脸的识别系统的造成了很大的麻烦，在这方面目前还需要投入大量的研究。
2）姿态问题的影响
姿态的不同容易造成面部变化和人脸图像信息的失效，主要是因为不医院人脸的姿态在坐标系中的旋转以及在图像平面上垂直方向的有效旋转。这就使得姿态问题成为人脸识别领域的另外的很难攻克的方向。针对姿态方面，我们如果学习并记忆多种姿态特征是可以有效的解决，但是这样会导致存储量非常大，姿态的泛化能力不确定，所以，采用单姿态视图的多姿态是时下科研的主流。
3）人脸模式的变化
人脸识别系统在进行图像采集后，往往很长时间只能依靠库内的人脸图像来进行人脸识别，而人的生活方式以及自身的着装打扮，另外还有年龄的增长，导致外貌发生的一些显著的变化，都可能导致识别的错误，或者无法识别，这就导致要经常更新数据库，无法一直用一个数据库。
4)人脸图像遮挡问题
同样是在人脸采集时，可能有意无意的遮挡了人脸的某些轮廓，例如一人在进行识别时，下巴被围巾或者高领的东西挡住了，这就可能导致系统无法识别或者识别出错。在系统的智能性方面，还要做进一步的探究。
以上问题，任何一点都可能对系统识别性能造成致命的影响，然后由于环境的不统一性，任何系统或许受到三种叠加的干扰，这给人脸识别的研究，以及人脸识别的发展带来巨大的难度。目前基于几何特征的方法可以就是因为这些因素的存在，才被广大学者青睐，变为特征识别一大主流。但是几何特征的识别方法，其主要问题是没有良好的特征提取原则，而且这个原则目前是无法统一的。
备注：简介部分仅作为理论参考，无本文程序和运行结果略有出入。

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]张娜,刘坤,韩美林,陈晨.一种基于PCA和LDA融合的人脸识别算法研究[J].电子测量技术. 2020,43(13)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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