导读]近年来，随着“平安城市建设”的大力推进，越来越多的高清摄像头部署在各个重要场所，如机场、地铁、火车站、汽车站等。这些场所是人口流动必经之地，也是公安重点布控区域。很多地区提出的人脸识别需求……

       近年来，随着“平安城市建设”的大力推进，越来越多的高清摄像头部署在各个重要场所，如机场、地铁、火车站、汽车站等。这些场所是人口流动必经之地，也是公安重点布控区域。很多地区提出的人脸识别需求，也是针对这些重要通道出入口场景，要求系统自动侦测视频画面中的人脸，并与数据库中的人脸数据进行一一比对，得到最有可能的身份信息。2012年上映的电影《碟中谍4》中，也有类似的人脸识别概念，相信看过此片的朋友对下面这个片段会有一定的印象。电影中，探员汉纳威在火车站利用同事传过来的目标人脸信息，配合人脸识别系统，快速检索比对过往人群，最终找到并抓捕嫌犯。事实上，这样的人脸识别系统已经从银幕走向现实。本文将首先对人脸识别技术原理进行介绍，然后介绍几种典型的系统应用，最后对人脸识别技术未来的发展方向进行分析。

　　人脸识别技术概述

　　广义的人脸识别主要分为人脸检测(facedetection)、特征提取(featureextraction)和人脸识别(facerecognition)三个过程，如图1所示。

　　图1典型的人脸识别过程

　　其中，第三步提到的人脸识别是狭义的人脸识别，即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比，根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类：一类是确认(verification)，这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程，回答你是不是你的问题;另一类是辨认(identification)，这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸辨认要比人脸确认困难，因为辨认需要进行海量数据的匹配。在辨认过程中，海量数据的处理、特征提取和分类算法的选择变得非常重要。识别率和识别速度是人脸识别技术中主要的衡量算法性能的指标。本文后面提到的人脸识别，主要指的是人脸辨认。

　　人脸识别技术原理

　　人脸识别算法发展到今天，大致上可以分为两类：基于特征的人脸识别算法和基于外观的人脸识别算法。其中，多数基于特征的人脸识别算法属于早期的人脸识别算法，现在已经不再使用。不过近些年出现了一些新的基于特征的算法，并取得不错的效果。而基于外观的人脸识别算法是由于实现简单，受到广泛关注。接下来将分别介绍两类人脸识别算法。

　　基于特征的人脸识别算法：早期的人脸识别算法主要是基于特征模板和几何约束来实现的。这一类算法首先对输入图像进行处理，提取出如眼睛、鼻子和嘴等面部特征和外观轮廓。然后计算这些面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。这样将输入图像转换为几何特征向量后，使用标准的统计模式识别技术进行匹配分类。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。不过，由于其所需的特征点不能精确选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。

　　图2一些典型的面部几何特征示意图

　　以上这些方法都是通过一些特征模板和几何约束来检测特定的面部特征，并计算特征之间的关系。还有一些方法使用了图像的局部表示来提取特征。其中最受关注的方法是局部二值模式(LBP)算法。LBP方法首先将图像分成若干区域，在每个区域的像素3x3邻域中用中心值作阈值化，将结果看成是二进制数。图3显示了一个LBP算子。LBP算子的特点是对单调灰度变化保持不变。每个区域通过这样的运算得到一组直方图，然后将所有的直方图连起来组成一个大的直方图并进行直方图匹配计算进行分类。

　　图3LBP算子

　　基于特征的人脸识别算法主要的优势在于对姿态、尺度和光照等变化鲁棒。由于多数特征是基于手动选择和先验知识，受图像本身的成像质量影响较少。另外，提取出的面部特征往往维数较低，匹配速度快。这些方法的缺点是自动特征提取的难度较大。如果特征集的鉴别能力弱，再多的后续处理也无法补偿本身的不足。

　　基于外观的人脸识别算法：基于外观的人脸识别算法也称为整体方法。它们使用图像的全局信息来辨识人脸。最简单的整体方法是用二维数组来存放图像的灰度值，然后直接对输入图像和数据库中的所有图像进行相关性比较。这种方法的缺点非常多，如易受环境影响、计算耗时等。其中一个重要的问题是这样的分类是在一个非常高维的空间中进行的。为了克服维数问题，一些算法使用统计降维方法来获取和保留更有用的信息，最典型的算法就是主成分分析(PCA)算法和线性鉴别分析(LDA)算法。