人脸识别技术发展综述

发布时间：2020-07-16 19:07:13 来源：文档文库

小中大

字号：

手机查看

人脸识别技术发展综述

作者：邵艳清

来源：《科教导刊·电子版》2020年第03期

摘要随着人工智能的快速发展，人脸识别已成功运用到民生安防的各个领域。相比其他生物识别技术，人脸识别具有交互友好性、方便性等特点。本文主要介绍人脸识别发展的历程，并描述了常用人脸识别方法极其优缺点。

关键词人脸识别特征提取深度学习

中图分类号：TP316 文献标识码：A

0引言

人脸作为人体显著的生物特征之一，包含了丰富的个人信息。人脸识别便是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一项技术，在公共安全和生活服务中的各种应用场景发挥着举足轻重的作用，如刷脸支付、人机交互、智能安防、视频监控等。目前，人脸识别算法的识别精度已经超越了人类的识别精度。本文围绕人脸识别技术展开论述，首先介绍人脸识别技术的发展历程，然后针对应用广泛的人脸识别方法进讨论。

一个完整的人脸识别过程如图1所示。首先是通过图像采集设备获取人脸图像，然后对采集的图像进行人脸检测从中分离出人脸，最后经过图像预处理等操作后进行特征提取，并进行特征比分类识别，从而得到识别结果。

1人脸识别技术的发展历程

人脸识别的发展主要经过以下几个阶段。20 世纪末人脸识别进入快速发展期，出现了众多经典方法如基于主成分分析（Principal Component Analysis， PCA）、基于特征脸的 Eigenface 方法、基于线性判别分析（Linear Discriminant Analysis， LDA）的Fisherface。而后人脸识别研究进入了成熟期，这一阶段的研究主要是解决人脸识别中因外界因素带来的变化，如光照、表情、姿态、遮挡和噪声等。现在，人脸识别已进入深度研究阶段，深度学习为人脸识别成为主流，大量基于深度学习的人脸识别方法相继被提出。