17、基于机器学习的局部和全局人脸识别最优混合解决方案

基于机器学习的局部和全局人脸识别最优混合解决方案

1. 引言

虽然人脸通过人眼识别看似简单，但人工智能在高效完成这一任务上仍不够成熟。由于人脸图像来源多样，图像中存在噪声、运动等变化和复杂情况。目前有多种算法用于在人脸模型中寻找相似性，但单一算法难以在所有应用场景和图像采集方式下达到最佳性能。为了在多用途领域取得良好效果，研究人员在 ORL、Essex、YaleB 和印度等多个数据集上进行了实验。本研究旨在对各种技术与当前精确方法进行比较研究，并在树莓派 2 CPU 上实现实时人脸识别设备。

1.1 问题陈述

在现实世界中，实现高性能的人脸识别系统一直是研究人员面临的难题。不受控制的条件，如光照变化、遮挡、面部表情和姿势变化等，会显著影响人脸识别系统的性能，特别是基于 2D 信息的系统。头部姿势的变化也是人脸识别的重大问题，纠正姿势和估计头部旋转角度是解决这些问题的必要过程，但由于数学复杂性和内存、计算时间成本高，开发具有姿势变化的强大自动人脸识别系统是面部生物识别研究人员面临的巨大挑战。

此外，自动人脸识别系统还面临面部图像表示和提取最具区分性特征以构建生物特征签名的难题。为了减少这些问题的影响，大多数人脸识别系统使用降维技术，主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）是许多方法的基础算法。

2. 文献综述

生物识别技术通过生理和行为模式识别个人，人脸识别则是通过面部特征识别个人。人脸识别技术在多个领域有广泛应用，但也存在一些缺点。例如，静态图像容易识别，但视频帧中的人脸识别较为困难；从单张图像中识别一个或多个人也很复杂。

2.1 人脸识别技术的发展

人脸识别技术的