人臉識別演算法
『壹』 人臉識別演算法的分類
人臉識別法主要集中在二維圖像方面，二維人臉識別主要利用分布在人臉上從低到高80個節點或標點，通過測量眼睛、顴骨、下巴等之間的間距來進行身份認證。人臉識別演算法主要有：
1.基於模板匹配的方法:模板分為二維模板和三維模板，核心思想:利用人的臉部特徵規律建立一個立體可調的模型框架,在定位出人的臉部位置後用模型框架定位和調整人的臉部特徵部位,解決人臉識別過程中的觀察角度、遮擋和表情變化等因素影響。
2.基於奇異值特徵方法：人臉圖像矩陣的奇異值特徵反映了圖像的本質屬性，可以利用它來進行分類識別。
3.子空間分析法：因其具有描述性強、計算代價小、易實現及可分性好等特點，被廣泛地應用於人臉特徵提取，成為了當前人臉識別的主流方法之一。
4.局部保持投影(Locality Preserving Projections，LPP)是一種新的子空間分析方法，它是非線性方法Laplacian Eigen map的線性近似，既解決了PCA等傳統線性方法難以保持原始數據非線性流形的缺點，又解決了非線性方法難以獲得新樣本點低維投影的缺點。
5.主成分分析(PCA)
PCA模式識別領域一種重要的方法，已被廣泛地應用於人臉識別演算法中，基於PCA人臉識別系統在應用中面臨著一個重要障礙：增量學習問題。增量PCA演算法由新增樣本重構最為重要 PCS，但該方法隨著樣本的增加， 需要不斷舍棄一些不重要PC，以維持子空間維數不變， 因而該方法精度稍差。
6.其他方法：彈性匹配方法、特徵臉法(基於KL變換)、人工神經網路法、支持向量機法、基於積分圖像特徵法(adaboost學習)、基於概率模型法。 二維人臉識別方法的最大不足是在面臨姿態、光照條件不同、表情變化以及臉部化妝等方面較為脆弱，識別的准確度受到很大限制，而這些都是人臉在自然狀態下會隨時表現出來的。三維人臉識別可以極大的提高識別精度，真正的三維人臉識別是利用深度圖像進行研究，自90年代初期開始，已經有了一定的進展。三維人臉識別方法有：
1.基於圖像特徵的方法：採取了從3D結構中分離出姿態的演算法。首先匹配人臉整體的尺寸輪廓和三維空間方向；然後，在保持姿態固定的情況下，去作臉部不同特徵點(這些特徵點是人工的鑒別出來)的局部匹配。
2.基於模型可變參數的方法：使用將通用人臉模型的3D變形和基於距離映射的矩陣迭代最小相結合，去恢復頭部姿態和3D人臉。隨著模型形變的關聯關系的改變不斷更新姿態參數，重復此過程直到最小化尺度達到要求。基於模型可變參數的方法與基於圖像特徵的方法的最大區別在於：後者在人臉姿態每變化一次後，需要重新搜索特徵點的坐標，而前者只需調整3D變形模型的參數。
『貳』 人臉識別演算法是什麼
在檢測到人臉並定位面部關鍵特徵點之後，主要的人臉區域就可以被裁剪出來，經過預處理之後，饋入後端的識別演算法。識別演算法要完成人臉特徵的提取，並與庫存的已知人臉進行比對，完成最終的分類。像現在 虹 軟、百 度 都在做人臉識別演算法。
『叄』 人臉識別最新的演算法有哪些csdn
圖像數據交換格式遵循ISO/IEC 19794-5標准演算法，演算法採集並識別400~500個人臉特徵，兼具近紅外和可見光兩種識別演算法
主流的人臉檢測採用Adaboost學習演算法，Adaboost演算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。
人臉特徵點的識別演算法（Feature-based recognition algorithms）
神經網路進行識別的演算法（Recognition algorithms using neural network）。
『肆』 人臉識別技術的核心演算法是什麼
人臉識別核心演算法包括檢測定位、建模、紋理變換、表情變換、模型統計訓練、識別匹配等關鍵步驟，其中最關鍵的技術包括兩部分：人臉檢測（Face Detect）和人臉識別（Face Identification）。
檢測技術核心稱為：迭代動態局部特徵分析(SDLFA)，它是以國際通用的局域特徵分析（LFA）和動態局域特徵分析（DLFA）為基礎，並且針對現實業務場景進行了全面的演算法增強及結果優化，識別技術核心稱為：實時面部特徵匹配（RFFM），其識別特徵數據緊湊，特徵演算法准確高效，是國際國內獨創性的識別技術。
『伍』 人臉識別演算法的難點
人臉識別演算法研究已久，在背景簡單的情形下，大部分演算法都能很好的處理。但是，人臉識別的應用范圍頗廣，僅是簡單圖像測試，是遠遠不能滿足現實需求的。所以人臉識別演算法還是存在很多的難點。
光照
光照問題是機器視覺中的老問題，在人臉識別中的表現尤為明顯，演算法未能達到完美使用的程度。
姿態
與光照問題類似，姿態問題也是人臉識別研究中需要解決的一個技術難點。針對姿態的研究相對比較少，多數的人臉識別演算法主要是針對正面，或接近正面的人臉圖像，當發生俯仰或者左右側而比較厲害的情況下，人臉識別演算法的識別率也將會急劇下降。
遮擋
對於非配合情況下的人臉圖像採集，遮擋問題是一個非常嚴重的問題，特別是在監控環境下，往往被監控對象都會帶著眼鏡﹑帽子等飾物，使得被採集出來的人臉圖像有可能不完整，從而影響了後面的特徵提取與識別，甚至會導致人臉識別演算法的失效。
年齡變化
隨著年齡的變化，面部外觀也在變化，特別是對於青少年，這種變化更加的明顯。對於不同的年齡段，人臉識別演算法的識別率也不同。
圖像質量
人臉圖像的來源可能多種多樣，由於採集設備的不同，得到的人臉圖像質量也不同，特別是對於那些低解析度﹑雜訊大﹑質量差的人臉圖像如何進行有效的人臉識別是個需要關注的問題。同樣的，對於高分辨圖像，對人臉識別演算法的影響也需要進一步研究。
樣本缺乏
基於統計學習的人臉識別演算法是人臉識別領域中的主流演算法，但是統計學習方法需要大量的培訓。由於人臉圖像在高維空間中的分布是一個不規則的流行分布，能得到的樣本只是對人臉圖像空間中的一個極小部分的采樣，如何解決小樣本下的統計學習問題有待進一步的研究。
海量數據
傳統人臉識別演算法如PCA、LDA等在小規模數據中可以很容易進行訓練學習。但是對於海量數據，這些方法其訓練過程難以進行，甚至有可能崩潰。
大規模人臉識別
隨著人臉資料庫規模的增長，人臉演算法的性能將呈現下降。
『陸』 人臉識別演算法是什麼
已經涌現山大量的克服光照變化的人臉識別演算法，安視寶在這方面有很大程度上推動了該項技術的發展。現有的解決光照變化的方法.
『柒』 人臉識別的識別演算法
人臉識別的基本方法
人臉識別的方法很多，以下介紹一些主要的人臉識別方法。
(1)幾何特徵的人臉識別方法
幾何特徵可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系(如相互之間的距離)。這些演算法識別速度快，需要的內存小，但識別率較低。
(2)基於特徵臉(PCA)的人臉識別方法
特徵臉方法是基於KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種最優正交變換。高維的圖像空間經過KL變換後得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特徵矢量，這就是特徵臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基於圖像灰度的統計特性的。目前有一些改進型的特徵臉方法。
(3)神經網路的人臉識別方法
神經網路的輸入可以是降低解析度的人臉圖像、局部區域的自相關函數、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進行訓練，而在許多應用中，樣本數量是很有限的。
(4)彈性圖匹配的人臉識別方法
彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對於通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，並採用屬性拓撲圖來代表人臉，拓撲圖的任一頂點均包含一特徵向量，用來記錄人臉在該頂點位置附近的信息。該方法結合了灰度特性和幾何因素，在比對時可以允許圖像存在彈性形變，在克服表情變化對識別的影響方面收到了較好的效果，同時對於單個人也不再需要多個樣本進行訓練。
(5)線段Hausdorff 距離(LHD) 的人臉識別方法
心理學的研究表明，人類在識別輪廓圖(比如漫畫)的速度和准確度上絲毫不比識別灰度圖差。LHD是基於從人臉灰度圖像中提取出來的線段圖的，它定義的是兩個線段集之間的距離，與眾不同的是，LHD並不建立不同線段集之間線段的一一對應關系，因此它更能適應線段圖之間的微小變化。實驗結果表明，LHD在不同光照條件下和不同姿態情況下都有非常出色的表現，但是它在大表情的情況下識別效果不好。
(6)支持向量機(SVM) 的人臉識別方法
近年來，支持向量機是統計模式識別領域的一個新的熱點，它試圖使得學習機在經驗風險和泛化能力上達到一種妥協，從而提高學習機的性能。支持向量機主要解決的是一個2分類問題，它的基本思想是試圖把一個低維的線性不可分的問題轉化成一個高維的線性可分的問題。通常的實驗結果表明SVM有較好的識別率，但是它需要大量的訓練樣本(每類300個)，這在實際應用中往往是不現實的。而且支持向量機訓練時間長，方法實現復雜，該函數的取法沒有統一的理論。
人臉識別的方法很多，當前的一個研究方向是多方法的融合，以提高識別率。
在人臉識別中，第一類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱第一類變化為類間變化，而稱第二類變化為類內變化。對於人臉，類內變化往往大於類間變化，從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。正是基於上述原因，一直到21 世紀初，國外才開始出現人臉識別的商用，但由於人臉識別演算法非常復雜，只能採用龐大的伺服器，基於強大的計算機平台。
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『捌』 人臉識別的演算法
1、人體面貌識別技術的內容
人體面貌識別技術包含三個部分：
（1） 人體面貌檢測
面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，並分離出這種面像。一般有下列幾種方法：
①參考模板法
首先設計一個或數個標准人臉的模板，然後計算測試採集的樣品與標准模板之間的匹配程度，並通過閾值來判斷是否存在人臉；
②人臉規則法
由於人臉具有一定的結構分布特徵，所謂人臉規則的方法即提取這些特徵生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉；
③樣品學習法
這種方法即採用模式識別中人工神經網路的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；
④膚色模型法
這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。
⑤特徵子臉法
這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，並基於檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合採用。
（2）人體面貌跟蹤
面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體採用基於模型的方法或基於運動與模型相結合的方法。
此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
（3）人體面貌比對
面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，並找出最佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要採用特徵向量與面紋模板兩種描述方法：
①特徵向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然後再計算出它們的幾何特徵量，而這些特徵量形成一描述該面像的特徵向量。
②面紋模板法
該方法是在庫中存貯若干標准面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板採用歸一化相關量度量進行匹配。
此外，還有採用模式識別的自相關網路或特徵與模板相結合的方法。
人體面貌識別技術的核心實際為「局部人體特徵分析」和「圖形/神經識別演算法。」這種演算法是利用人體面部各器官及特徵部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與資料庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低於1秒。
2、人體面貌的識別過程
一般分三步：
（1）首先建立人體面貌的面像檔案。即用攝像機採集單位人員的人體面貌的面像文件或取他們的照片形成面像文件，並將這些面像文件生成面紋（Faceprint）編碼貯存起來。
（2）獲取當前的人體面像
即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像，或取照片輸入，並將當前的面像文件生成面紋編碼。
（3）用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對
即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的「面紋編碼」方式是根據人體面貌臉部的本質特徵和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化，具有強大的可靠性，從而使它可以從百萬人中精確地辯認出某個人。
人體面貌的識別過程，利用普通的圖像處理設備就能自動、連續、實時地完成。
『玖』 opencv實現人臉識別有多少種演算法
OpenCV在2.4.1以後的版本中開始自帶人臉識別，共有三種人臉識別演算法的實現，分別是PCA , LDA , LBPH. OpenCV2創建方法如下:
cv::Ptr<cv::FaceRecognizer>facerPCA,facerLDA;
cv::Ptr<cv::FaceRecognizer>facerLBPH=cv::createLBPHFaceRecognizer();
facerPCA=cv::Algorithm::create<cv::FaceRecognizer>("FaceRecognizer.Eigenfaces");
facerLDA=cv::Algorithm::create<cv::FaceRecognizer>("FaceRecognizer.Fisherfaces");
在OpenCV3中,人臉識別的實現被移動到第三方庫opencv_contrib中,而且OpenCV3版本的各個版本3.0.0,3.2.0,3.3.0的創建方法均不同,且都被移動到cv::face::名字空間下.
『拾』 人臉識別演算法的簡介
人臉識別（Facial Recognition），就是通過視頻採集設備獲取用戶的面部圖像，再利用核心的演算法對其臉部的五官位置、臉型和角度進行計算分析，進而和自身資料庫里已有的範本進行比對，後判斷出用戶的真實身份。人臉識別技術基於局部特徵區域的單訓練樣本人臉識別方法。第一步，需要對局部區域進行定義；第二步，人臉局部區域特徵的提取，依據經過樣本訓練後得到的變換矩陣將人臉圖像向量映射為人臉特徵向量；第三步，局部特徵選擇（可選）；後一步是進行分類。分類器多採用組合分類器的形式，每個局部特徵 對應一個分類器，後可用投票或線性加權等方式得到終識別結果。 人臉識別綜合運用了數字圖像/視頻處理、模式識別、計算機視覺等多種技術，核心技 術是人臉識別演算法。目前人臉識別的演算法有 4 種：基於人臉特徵點的識別演算法、基於整幅 人臉圖像的識別演算法、基於模板的識別演算法、利用神經網路進行識別的演算法。
作為人臉識別的第一步，人臉檢測所進行的工作是將人臉從圖像背景中檢測出來，由於受圖像背景、亮度變化以及人的頭部姿勢等因素影響使人臉檢測成為一項復雜研究內容。檢測定位：檢測是判別一幅圖像中是否存在人臉，定位則是給出人臉在圖像中的位置。定位後得到的臉部圖像信息是測量空間的模式，要進行識別工作，首先要將測量空間中的數據映射到特徵空間中。採用主分量分析方法，原理是將一高維向量，通過一個特殊的特徵向量矩陣，投影到一個低維的向量空間中，表徵為一個低維向量，並且僅僅損失一些次要信息。通過對經過檢測和定位過的人臉圖像進行特徵提取操作可以達到降低圖像維數，從而可以減小識別計算量，提高識別精度的作用。人臉識別系統採用基於特徵臉的主 成分分析法（PCA），根據一組人臉訓練樣本構造主元子空間，檢測時，將測試圖像投影到 主元空間上，得到一組投影系數，再和各已知的人臉圖像模式比較，從而得到檢測結果。