人臉重構演算法

① 人臉識別有什麼優化演算法還請各位大神賜教，簡單一點的。謝謝

人臉識別技術概述
廣義的人臉識別主要分為人臉檢測(face detection)、特徵提取(feature extraction)和人臉識別(face recognition)三個過程，如圖1所示。
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圖1 典型的人臉識別過程
其中，第三步提到的人臉識別是狹義的人臉識別，即將待識別人臉所提取的特徵與資料庫中人臉的特徵進行對比，根據相似度判別分類。而人臉識別又可以分為兩個大類：一類是確認(verification)，這是人臉圖像與資料庫中已存的該人圖像比對的過程，回答你是不是你的問題;另一類是辨認(identification)，這是人臉圖像與資料庫中已存的所有圖像匹配的過程，回答你是誰的問題。顯然，人臉辨認要比人臉確認困難，因為辨認需要進行海量數據的匹配。在辨認過程中，海量數據的處理、特徵提取和分類演算法的選擇變得非常重要。識別率和識別速度是人臉識別技術中主要的衡量演算法性能的指標。本文後面提到的人臉識別，主要指的是人臉辨認。
人臉識別技術原理
人臉識別演算法發展到今天，大致上可以分為兩類：基於特徵的人臉識別演算法和基於外觀的人臉識別演算法。其中，多數基於特徵的人臉識別演算法屬於早期的人臉識別演算法，現在已經不再使用。不過近些年出現了一些新的基於特徵的演算法，並取得不錯的效果。而基於外觀的人臉識別演算法是由於實現簡單，受到廣泛關注。接下來將分別介紹兩類人臉識別演算法。
基於特徵的人臉識別演算法：早期的人臉識別演算法主要是基於特徵模板和幾何約束來實現的。這一類演算法首先對輸入圖像進行處理，提取出如眼睛、鼻子和嘴等面部特徵和外觀輪廓。然後計算這些面部特徵之間的幾何關系，如距離、面積和角度等。這樣將輸入圖像轉換為幾何特徵向量後，使用標準的統計模式識別技術進行匹配分類。由於演算法利用了一些直觀的特徵，計算量小。不過，由於其所需的特徵點不能精確選擇，限制了它的應用范圍。另外，當光照變化、人臉有外物遮擋、面部表情變化時，特徵變化較大。所以說，這類演算法只適合於人臉圖像的粗略識別，無法在實際中應用。
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圖2 一些典型的面部幾何特徵示意圖
以上這些方法都是通過一些特徵模板和幾何約束來檢測特定的面部特徵，並計算特徵之間的關系。還有一些方法使用了圖像的局部表示來提取特徵。其中最受關注的方法是局部二值模式(LBP)演算法。LBP方法首先將圖像分成若干區域，在每個區域的像素3x3鄰域中用中心值作閾值化，將結果看成是二進制數。圖3顯示了一個LBP運算元。LBP運算元的特點是對單調灰度變化保持不變。每個區域通過這樣的運算得到一組直方圖，然後將所有的直方圖連起來組成一個大的直方圖並進行直方圖匹配計算進行分類。
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圖3 LBP運算元
基於特徵的人臉識別演算法主要的優勢在於對姿態、尺度和光照等變化魯棒。由於多數特徵是基於手動選擇和先驗知識，受圖像本身的成像質量影響較少。另外，提取出的面部特徵往往維數較低，匹配速度快。這些方法的缺點是自動特徵提取的難度較大。如果特徵集的鑒別能力弱，再多的後續處理也無法補償本身的不足。
基於外觀的人臉識別演算法：基於外觀的人臉識別演算法也稱為整體方法。它們使用圖像的全局信息來辨識人臉。最簡單的整體方法是用二維數組來存放圖像的灰度值，然後直接對輸入圖像和資料庫中的所有圖像進行相關性比較。這種方法的缺點非常多，如易受環境影響、計算耗時等。其中一個重要的問題是這樣的分類是在一個非常高維的空間中進行的。為了克服維數問題，一些演算法使用統計降維方法來獲取和保留更有用的信息，最典型的演算法就是主成分分析(PCA)演算法和線性鑒別分析(LDA)演算法。
PCA演算法指出任何特定的人臉可以由一個低維的特徵子空間表示，並可以用這個特徵子空間近似地重建。將輸入人臉圖像投影到特徵子空間上得到的特徵與已知的資料庫進行比對來確定身份。PCA演算法選取的特徵最大化了人臉樣本間的差異，但也保留了一些由於光照和面部表情產生的不必要的變化。而同一個人由於光照產生的變化可能會大於不同人之間的變化，如圖4所示。LDA演算法在最大化不同個體之間的樣本差異的同時，最小化同一個體內部的樣本差異。這樣達到了人臉特徵子空間的劃分。圖5是PCA和LDA演算法的示例。其中，PCA的特徵臉是由組成PCA特徵子空間的特徵向量按二維圖像來排列得到的類似人臉的圖像。LDA的Fisher臉也是同樣道理。經過特徵臉和Fisher臉重構得到的人臉圖像在第四行。可以看到，PCA重構臉與輸入人臉差異較小，但LDA的Fisher臉很難辨認，但突出了該個體的顯著特徵。PCA和LDA方法都假設存在一個最優的投影子空間。這個子空間的每個區域對應唯一的一個人。然而，事實上在人臉空間中許多人經常會映射到相同的區域中，因此這種假設並不成立。

來源：海鑫科金
http://www.hisign.com.cn/news/instry/2699.html

② 人臉識別系統的技術原理

人臉識別技術包含三個部分：
(1)人臉檢測
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)人臉跟蹤
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)人臉比對
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。
人臉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。 一般分三步：
(1)首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機採集單位人員的人臉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」方式是根據人臉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。人臉的識別過程，利用普通的圖像處理設備就能自動、連續、實時地完成。

③ 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。