32、基于公共向量的人脸识别算法解析

基于公共向量的人脸识别算法解析

1. 人脸识别概述

人脸识别自 20 世纪 70 年代起就已开始发展，由于军事、商业和执法等领域的应用需求，如今它已成为一个活跃且重要的研究领域。特别是在 9·11 事件之后，出于安全目的，如个人身份识别、验证以及阻止恐怖分子进入特定区域，人脸识别的重要性愈发凸显。

人脸识别的任务是通过使用存储有人员身份标签的人脸数据库，从人脸图像中识别出个人身份。这是一项复杂的任务，可分解为以下几个小步骤：
1. 在杂乱背景中检测人脸。
2. 定位这些人脸。
3. 从人脸区域提取特征。
4. 进行识别和验证。

然而，人脸识别面临诸多挑战，众多因素会影响个人面部特征的外观，例如 3D 姿态、面部表情、发型、化妆、胡须、佩戴眼镜等。此外，光照、阴影、背景、尺度变化和拓扑变化等也会使任务更加困难。其他问题还包括噪声、遮挡等。更具挑战性的应用场景是实时检测和识别监控视频图像中的人脸，这对速度和处理能力提出了额外的要求。

为了解决人脸识别问题，过去二十年来提出了许多方法，下面介绍一些常见的方法：
|方法名称|方法描述|优点|缺点|
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|特征脸（Eigenface）方法|通过找到样本空间中最佳的投影方向，最大化所有图像的总散度，以找到低维子空间。|可以将高维图像向量表示在低维子空间中，减少信息损失。|属于无监督技术，未考虑训练集数据中的类别信息。|
|线性判别分析（LDA）方法|应用 Fisher 线性判别准则，最大化不同类别人脸图像之间的欧氏距离，同时最小化同一类别人脸图像之间的距离。|能有效区分不同类别的人脸。|由