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人脸识别的优势和困难

所在栏目:网络安全 时间:04-13 00:25 分享:

人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。
  所谓自然性,是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别,人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的,另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等,而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性,因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。
  不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要,这会使该识别方法不令人反感,并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点,它完全利用可见光获取人脸图像信息,而不同于指纹识别或者虹膜识别,需要利用电子压力传感器采集指纹,或者利用红外线采集虹膜图像,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而更有可能被伪装欺骗。

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别,这也是人们最熟悉的识别方式,已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷,尤其在环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降,无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别,和热成像人脸识别。但目前这两种技术还远不成熟,识别效果不尽人意。
  最近迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了卓越的识别性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速,使人脸识别技术逐渐走向实用化。
  1、可见光人脸识别技术
  可见光是光谱中人眼可以感知的部分,可见光谱没有精确的范围,一般人的眼睛可以感知可见光的波长在400到700纳米之间。作为可为人眼感知的光源,也是生活中最常见的光源。因此,传统的人脸识别技术主要基于可见光图像的人脸识别,这也是人们最熟悉的人脸识别方式。
  为了克服受环境光照的影响,学术界做了大量的研究和技术开发。对可见光人脸识别系统进行了大量改进,以减轻环境光照的影响,目前也取得了一定的进步。
  2、多光源人脸识别技术
  在自然界中,除人眼可见的光线外,还存在着红外、紫外等不可见的光线。
  可见光图像受光源影响较大,而单纯的红外图像可以独立光源,但对温度变化比较敏感,而红外与可见光融合的多光源人脸识别方法,被证明比任意单一光源的识别更有效。它是一种基于融合红外与可见光图像人脸识别方法,对红外与可见光人脸图像分别采用PCA与线性辨别分析相结合的方法进行特征提取和识别,并利用获得的识别结果与它们各自的置信度进行决策融合,并确定最终的人脸识别结果。实验表明,可以有效提高人脸识别性能和对各种应用环境的适用性。

虽然人脸识别有很多其他识别无法比拟的优点,但是它本身也存在许多困难。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。人脸在视觉上的特点是:
  第一,不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的,但是对于利用人脸区分人类个体是不利的;
  第二,人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。
  在人脸识别中,第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,而第二类的变化应该消除,因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化(inter-class difference),而称第二类变化为类内变化(intra-class difference)。对于人脸,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。

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