什么是人脸识别算法,三大人脸识别算法详解

什么是人脸识别算法

人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。人脸识别算法的原理：系统输入一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。

人脸识别有什么用？

人脸识别的目标是确定一张人脸图像的身份，即这个人是谁，这是机器学习和模式识别中的分类问题。它主要应用在身份识别和身份验证中。其中身份识别包括失踪人口和嫌疑人追踪、智能交互场景中识别用户身份等场景；而身份验证包括身份证等证件查询、出入考勤查验、身份验证解锁、支付等场景，应用场景丰富。就在前不久，北京多家医院借助“黑科技”人脸识别技术阻击“熟脸”的号贩子，降低其挂号率；目前人脸识别还用到了治理闯红灯问题，改善中国式过马路现象。

人脸识别系统的组成

人脸识别算法主要包含三个模块：

1. 人脸检测（Face Detection）

2. 人脸对齐（Face Alignment）

3. 人脸特征表征（Feature Representation）

三大人脸识别算法类详解

1、特征脸法(eigenface)

特征脸技术是近期发展起来的用于人脸或一般性刚体以及其他涉及人脸处理的一种方法。

使用特征脸进行人脸识别的方法首先由 Sirovich 和 Kirby(1987)提出(《Lowdimensional procedure for the characterization of human faces》)，并由 Matthew Turk 和 AlexPentland 用于人脸分类(《Eigenfaces for recognition》)。首先把一批人脸图像转换成一个特征向量集，称为“Eigenfaces”，即“特征脸”，它们是最初训练图像集的基本组件。识别的过程是把一副新的图像投影到特征脸子空间，并通过它的投影点在子空间的位置以及投影线的长度来进行判定和识别。

将图像变换到另一个空间后，同一个类别的图像会聚到一起，不同类别的图像会聚力比较远，在原像素空间中不同类别的图像在分布上很难用简单的线或者面切分，变换到另一个空间，就可以很好的把他们分开了。Eigenfaces 选择的空间变换方法是 PCA(主成分分析)，利用 PCA 得到人脸分布的主要成分，具体实现是对训练集中所有人脸图像的协方差矩阵进行本征值分解，得到对应的本征向量，这些本征向量就是“特征脸”。每个特征向量或者特征脸相当于捕捉或者描述人脸之间的一种变化或者特性。这就意味着每个人脸都可以表示为这些特征脸的线性组合。

2、局部二值模式(Local Binary Patterns，LBP)

局部二值模式(Local Binary Patterns LBP)是计算机视觉领域里用于分类的视觉算子。

LBP 的核心思想就是：以中心像素的灰度值作为阈值，与他的领域相比较得到相对应的二进制码来表示局部纹理特征。LBP 是提取局部特征作为判别依据的。LBP 方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP 的识别率已经有了很大的提升。

3、Fisherface

为了找到一种特征组合方式，达到最大的类间离散度和最小的类内离散度。这个想法很简单：在低维表示下，相同的类应该紧紧的聚在一起，而不同的类别尽量距离越远。