何謂面像識别技術?

 生物(wù)識别技術是依靠人(rén)體的(de)身體特征來(lái)進行身份驗證的(de)一種解決方案。由于人(rén)體特征具有人(rén)體所固有的(de)不可(kě)複制的(de)唯一性，因此，這(zhè)一生物(wù)密鑰無法複制、失竊或被遺忘。随著(zhe)計算(suàn)機技術的(de)迅速發展，人(rén)們開發了(le)指紋識别、聲音(yīn)識别、面像識别等多(duō)種生物(wù)識别技術，目前許多(duō)技術都己經成熟并得(de)以應用(yòng)。在人(rén)與人(rén)的(de)信息交互中，人(rén)臉所包含的(de)視覺信息占據了(le)最主要的(de)地位，因此，生物(wù)識别技術中的(de)新秀--面像識别技術具有更加廣泛而深遠(yuǎn)的(de)社會意義。
面像識别技術包含以下(xià)幾方面：
　　(1) 面像檢測
　　指在動态的(de)場(chǎng)景與複雜(zá)的(de)背景中判斷是否存在面像并分(fēn)離出面像。其方法分(fēn)爲:
　　參考模闆 首先設計一個(gè)或數個(gè)标準人(rén)臉模闆，然後計算(suàn)測試樣本與标準模闆之間的(de)匹配程度，通(tōng)過阈值來(lái)判斷是否存在人(rén)臉；
　　人(rén)臉規則 人(rén)臉具有一定的(de)結構分(fēn)布特征，人(rén)臉規則即提取這(zhè)些特征生成相應的(de)規則，以判斷是否測試樣本包含人(rén)臉；
　　樣本學習(xí) 采用(yòng)模式識别中人(rén)工神經網絡方法，通(tōng)過對(duì)面像樣本集和(hé)非面像樣本集的(de)學習(xí)産生分(fēn)類器；
　　膚色模型 膚色模型依據面像膚色在色彩空間中分(fēn)布相對(duì)集中的(de)規律來(lái)進行檢測；
　　特征子臉 将所有面像集合視爲一個(gè)面像子空間，基于檢測樣本與其在子空間的(de)投影(yǐng)之間的(de)距離判斷是否存在面像。
   上述方法在實際系統中也(yě)可(kě)綜合采用(yòng)。 　　
    (2) 面像跟蹤
　　指對(duì)被檢測到的(de)面像進行動态目标跟蹤。一般采用(yòng)基于模型的(de)方法或基于運動與模型相結合的(de)方法。另外，膚色模型跟蹤也(yě)不失爲一種簡單有效的(de)手段。　　
    (3) 面像比對(duì)
　　對(duì)被檢測到的(de)面像進行身份确認或在面像庫中進行目标搜索。從本質上講是采樣面像與庫存面像的(de)依次比對(duì)并找出最佳匹配對(duì)象。因此，面像的(de)描述決定了(le)面像識别的(de)具體方法與性能。目前主要有以下(xià)兩種描述方法：
    特征向量法 先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的(de)大(dà)小、位置、距離、角度等屬性，然後計算(suàn)出它們的(de)幾何特征量，這(zhè)些特征量形成一描述該面像的(de)特征向量；　　
    面紋模闆法 在庫中存儲若幹标準面像模闆或面像器官模闆，在比對(duì)時(shí)，采樣面像所有像素與庫中所有模闆采用(yòng)歸一化(huà)相關量度量進行匹配。　　
    另外還(hái)有模式識别的(de)自相關網絡或特征與模闆結合的(de)方法。