模式识别课程设计：人脸识别 背景与问题引入之系统设计背景

1.1系统设计背景

人脸的结构都是一样的，但世界上不存在完全一样的两张人脸，即使是双胞胎也存在着可区分之处。因为人脸的面部特征存在差异，使得计算机人脸识别成为可能。人脸识别技术的研究始于20世纪60年代末，经过几十年的发展已经取得了很大的进展。

近年来随着各个部门对身份验证要求的提高，各种身份识别技术得到了迅速发展。与其它身份识别技术相比，人脸识别能在最自然、直接，特别是在非接触环境和不惊动被检测入的情况下进行的，因此计算机人脸识别技术成为最活跃的研究领域之一。

人脸识别技术是生物识别技术的一种，它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域，几十年来尤其是在二维人脸识别方面，已经产生了较丰富的技术、方法和理论[1]。

所谓人脸识别，是指给定一个场景的静态图像或动态视频，利用存储有若干已知身份的人脸图像的数据库验证和鉴别场景中单个或者多个人的身份。人脸识别按照人脸信息的来源可以分为两类[2]：基于静态人脸图像的识别和基于包含入脸的动态视频信息的识别。

作为生物特征识别的一个重要方面，人脸识别在档案管理系统、安全验证系统、信用卡验证、公安系统的罪犯身份识别、银行和海关的监控、人机交互等领域具有广阔的应用前景。与指纹识别、视网膜识别、虹膜识别等技术相比，人脸识别技术在数据采集方面手续比较简单，使用者更容易接受。人脸作为生物特征，虽然唯一性比指纹和虹膜要差(基于人脸的识别系统识别率的上限是由同卵双胞胎的出生率决定的[3])，在高安全性要求的系统中只能作为辅助手段。然而，对于一般安全性要求的身份验证和鉴别系统，人脸识别技术已经足够应用了。

虽然人类在婴幼儿时期已经具有了识别人脸的能力，但建造一个自动、高识别率的计算机人脸识别系统并非易事，有许多困难仍然没有得到解决。这些困难主要表现在：人脸是一个三维非刚性物体，表情、姿态、光源的不同使得同一个人的图像千变万化；人脸会随着年龄的增长而变化；眼镜、发型、胡须等对人脸图像存在影响。由美国国防部组织的FERET测试[4]表明，当光照条件和人脸姿态发生变化后(例如人脸在深度方向发生偏转)，人脸识别系统的识别率会出现严重的下降。

人脸识别研究在二十世纪六七十年代引起了诸多学科领域研究者的浓厚兴趣。进入九十年代后，随着各行业对人脸识别系统的迫切需求，人脸识别研究再次成为热门课题。当前世界各国有许多研究机构在从事这方面的研究，这些研究受到军方、警方以及大公司的高度重视和资助，美国军方还专门组织了人脸识别竞赛以促进人脸识别研究的发展[5]。

经过三十多年的研究，人脸识别已经成为图像分析与图像理解领域最成功的应用之一。研究人员提出了很多识别方法，建成了一些实验系统，也有一些成功的人脸识别商业软件投入市场，例如BioID公司的产品。IEEE组织了专门的人脸和手势识别的国际会议IEEE International Conference on Autornatic Face and Gesture Recognition。国际模式识别联合会(International Association for Pattern Recognition，IAPR)也组织了专门的基于生物特征的人类身份识别和验证的国际会议[6]。

在人脸识别技术的初期，研究主要集中在基于几何特征的方法上。几何特征主要依赖于人脸各个部位之间的空间关系，如眼睛、鼻子、嘴巴等关键点的位置、角度、大小等特征。这类方法的优点是实现相对简单，且能够在一定条件下取得较好的识别效果。然而，受限于光照变化、姿态变化、面部表情等因素，基于几何特征的人脸识别方法常常面临着较大的挑战。

随着计算机技术的发展，基于模板匹配的人脸识别方法逐渐得到广泛研究。该方法通过对人脸图像的特征进行编码，并与数据库中已知人脸进行匹配，来实现人脸识别。传统的模板匹配方法包括基于主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等技术的特征提取方法。PCA方法通过提取面部图像的主要成分来减少数据维度，LDA则利用类别信息进行特征优化，具有较强的分类能力。然而，这些方法在处理高维复杂数据时，仍然存在一定的局限性，特别是在大规模数据集和非标准环境下的识别效果较差。

近年来，深度学习技术的突破使得人脸识别进入了一个新的阶段。特别是卷积神经网络（CNN）的引入，使得人脸识别的精度和鲁棒性得到了显著提升。深度学习能够通过自动学习图像中的多层次特征，克服了传统方法对人工特征提取的依赖，极大地提高了人脸识别系统的性能。

目前，深度学习中的多种网络架构，如ResNet、VGG、Inception等，已广泛应用于人脸识别任务。特别是在大规模数据集的训练下，深度学习模型能够在复杂环境中实现高精度的识别。此外，生成对抗网络（GAN）和迁移学习等新兴技术的应用，也进一步推动了人脸识别领域的研究进展。通过引入数据增强和无监督学习方法，研究人员能够在少量标注数据的情况下，依然获得较为优异的识别效果。

尽管人脸识别技术已经取得了显著的进展，但仍然面临一些挑战。光照变化、面部表情、姿态变化以及遮挡等因素仍然是影响识别精度的重要因素。现有的算法虽然在标准数据集上表现良好，但在真实场景中，尤其是复杂背景下，算法的鲁棒性和适应性仍然存在提升空间。跨年龄、跨种族的人脸识别问题依然没有得到完全解决。不同年龄段和不同种族之间的人脸特征差异较大，传统的算法往往难以做到跨领域的高效识别。为此，研究者们正在探索更加普适和多样化的模型，以提高算法的泛化能力。隐私保护问题也是人脸识别技术面临的重要挑战之一。在大规模部署人脸识别技术时，如何保证用户的隐私权不被侵犯，防止数据滥用，已经成为亟待解决的法律和伦理问题。

这为人脸识别要取得突破性的进展带来困难的同时，却为其赋予了一定的挑战性，从而促使着人们对其不断地探求。未来，人脸识别技术的发展将可能朝着更加智能化、个性化、和跨领域应用的方向发展。随着硬件设备的进步和算法的优化，未来人脸识别将在公共安全、医疗、金融等多个领域发挥更加重要的作用。同时，如何在保证性能的前提下，处理好隐私保护、数据安全等问题，仍是技术发展的关键课题。因此本文的设计采用了人脸识别方向。