学习感悟（人脸识别）

1.人脸识别简介

2.人脸识别系统流程

3.多姿态人脸识别的算法

1.人脸识别简介
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别技术作为计算机视觉与模式识别领域的一项重要分支。随着算法与硬件是完善而得到发展，大概可分为两个方面：一为传统的基于手工设计特征等人脸识别算法，二是基于深度学习的人脸识别算法 。与其他生物识别相比，人脸识别的优点在于高效且方便，被应用于如安保，支付和监控等方面。
在现实生活的应用中，人脸识别技术仍然受到诸如光照，表情，衣物遮挡和姿态变换等因素的干扰。其中，人脸的多姿态性是目前人脸识别技术研究的重点和难点之一。
2.人脸识别系统流程
传统的自动人脸识别系统分为以下几步：

（1）图像采集和检测
人脸图像的采集多是在受控条件进行的，即需要在相同条件下体现不同个体的不同特征，可以有不同的表情、不同的装饰等，
人脸检测在研究中实际的应用一般用作图像定位和图像预处理，为之后的图像处理过程提供人脸的位置信息及像素信息等。人脸图像可以包含如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及 Haar 特征等多种特征，人脸检测即通过提取这些特征实现的。
（2)图像预处理
图像预处理就是将图像进行归一化或其他处理，使图像符合实验正常运行的要求。图像预处理的目的是针对特征提取的要求将图像整体处理到适合训练的模式，减少整体识别过程中算法无法实现的概率。
（3)特征提取
特征提取是人脸识别算法中的重要部分，其目的在于将人脸中可用于信息识别的部分进行提取与储存。提取人脸图像特征的过程又被称作人脸表征，人脸表征方法可按
特征提取的方式分为两大类：基于知识的表征方法与基于代数的表征方法。
（4）降维
数据维度的大小对于提取方法不同的特征的识别率的影响是不确定的，但对于同一个特征来说，数据维度越高，其产生的识别率的准确度越高。但数据维数越高其运算难度越大，且维度越高其运算所需要的时间越长。目前广泛使用的降维算法有PCA算法，ICA算法。
（5）特征匹配
特征匹配是人脸识别算法中的最后一步，它利用不同个体所提取处理好的人脸表征与数据库进行对比，并设置一个阈值对图像与数据库中的数据的匹配程度进行二分类。这一操作包括一对一的图像确认过程与一对多的图像辨认过程。

2.多姿态人脸识别的算法
传统的多姿态人脸识别方法大致分为如下几部分。
（1）基于几何特征的多姿态人脸识别。人脸的几何特征主要由人脸整体轮廓特征与各个器官特征组成。通过检测各个器官与人脸重要部位边缘检测，并通过算法对检测到的几何信息与数据进行匹配，判断其姿态与身份信息。
（2）基于数据降维再分类的多姿态人脸识别。PCA 算法的目的是将多维数据进行降维操作得到较低维度的数据再进行人脸识别，可以较快的得出检测结果。但 PCA 算法也很容易受到外部如光照等因素的干扰。ICA 算法在降维方面与 PCA 算法的效果相近。
基于深度学习的算法模型，其网络结构的连接方式与大量可更改的参数使深度学习的模型可以有效的解决人脸的多姿态性对人脸识别带来的困难，例如深度置信网络DeepFace 网络、FaceNet 网络VGGFace 网络和 DeepID 网络等。其中深度置信网络与 VGGFace网络均可以有效的对人脸进行识别。其中，深度置信网络由两个对称耦合的随机反馈型二值单元神经网络构成，对两个网络分别连接池化层并进行堆叠，最后通过 Softmax 对采集到的数据进行分类分析。深度置信网络的优点在于它不仅仅对数据分类关注，还对其数据与标签的联合分布做了重视，对有标签数据的分类识别的准确率有很大提高。VGGFace 网络即建立在 VGG-16 与 VGG-19 两种模型的基础上的多姿态人脸识别算法，其中 16 与 19 分别代表其网络层数。
ASEF算法
在多姿态人脸识别中，准确定位人眼位置具有重要意义。一方面，人眼作为带有关键信息的面部特征之一，比嘴巴和鼻子等器官更为重要。另一方面，人眼在面部的位置是相对固定的。人眼的位置通过改进后的AESF算法进行定位。
平均合成精密滤波人眼定位算法（ASEF）是使用输入样本和复合输出结果在频域中构造一个滤波器，然后不加权的情况下对这些滤波器求均值以获得平均滤波器。ASEF 算法的思想是学习一个滤波器 h ，然后和图像if 进行卷积操作：gi=fixh。
通过算法得到左右眼信息之后，即可得到双眼距离数据，再使用K—means聚类方法对人脸姿态进行聚类。

【感悟】
随着社会的发展，人脸识别在支付，安保，监控等方面大范围应用，刷脸时代正式到来。手机的面容ID解锁和线上支付在日常生活中运用的比较多，但人脸识别解锁经常会受到一些因素的影响，多姿态的人脸识别技术是目前研究的难点之一。生活中经常采集到的图像不是标准的正脸图像，在很大的程度上影响人脸识别算法的准确性。运用深度学习进一步提升了人脸识别的精确度，为2D人脸识别的应用作出了突破作用，加快了人脸识别的普及。
参考文献：[1]李金羽. 多姿态人脸识别算法研究[D].北京建筑大学,2020.