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人脸识别技术的应用背景及研究现状
1．人脸识别技术的应用
随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：
（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。
（2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。
（5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。
(6) 人脸识别也具有一些有趣有益的应用,比如能够识别主人身份的智能玩具、家政机器人、具有真实面像的虚拟游戏玩家等。 2．人脸识别技术在国外的研究现状
当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer Interface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineering in University of Cambridge等。综合有关文献，在人脸识别的领域中，国际上逐步形成了以下几个研究方向：
①基于几何特征的人脸识别方法，主要代表是MIT的Brunelli和Poggio 小组，他们采用改进的积分投影法提取出用欧氏距离表征的35维人脸特征矢量用于模式分类；
②基于模板匹配的人脸识别方法，主要代表是Harvard大学Smith-Kettlewell眼睛研究中心的Yuille，他采用弹性模板来提取眼睛和嘴巴的轮廓，Chen和Huang则进一步提出用活动轮廓模板提取眉毛、下巴和鼻孔等不确定形状； ③基于K-L变换的特征脸的方法，主要研究者是MIT媒体实验室的Pentland ④基于隐马尔可夫模型的方法，主要代表有Cambridge大学的Samaria小组和Georgia技术研究所的Nefian小组；
⑤神经网络识别的方法，如Poggio小组提出的HyperBF神经网络识别方法，英国Sussex大学的Buxton和Howell小组提出的RBF网络识别方法等； ⑥基于动态链接结构的弹性图匹配方法，主要研究者是由C.Von derMalsburg领导的德国Bochum大学和美国Southern California大学的联合小组； ⑦利用运动和颜色信息对动态图像序列进行人脸识别的方法，主要代表是Queen Mary和Westfield大学的Shaogang Gong小组[6]。 3．人脸识别技术在国内的研究现状
国内关于人脸自动识别的研究始于二十世纪80年代，主要的研究单位有清华大学，哈尔滨工业大学，中科院计算所，中科院自动化所，复旦大学，北京科技大学等，并都取得了一定的成果。
国内的研究工作主要是集中在三大类方法的研究：基于几何特征的人脸正面自动识别方法、基于代数特征的人脸正面自动识别方法和基于连接机制的人脸正面自动识别方法。
四川大学的周激流教授实现了具有反馈机制的人脸正面识别系统，运用积分投影法提取面部特征的关键点并用于识别，获得了比较满意的效果。他同时也尝试了“稳定视点”特征提取方法，即为使识别系统中包含3D信息，他对人脸侧面剪影识别做了一定的研究，并实现了正，侧面互相参照的识别系统。
中国科技大学杨光正等提出一种基于镶嵌图的人脸自动识别方法，采用基于知识的三级金字塔结构对人脸进行基本定位，前两级建立在不同分辨率的镶嵌图基础上，第三级用一种改进的边缘检测方法进一步检测眼睛和嘴巴。
清华大学彭辉、张长水等对特征脸的方法做了进一步的发展，提出采用类间散布矩阵作为产生矩阵，进一步降低了产生矩阵的维数，在保持识别率的情况下，大大降低了运算量。
南京理工大学杨静宇等主要是采用奇异值分解方法进行人脸识别研究，如用Daubechies正交小波变换对人脸图像作预处理，等到不同频带上的4个子图像，对它们分别提取奇异值，然后用最近邻方法进行分类，同时设计一种适用于多分类结果融合的群体决策算法，并且对分类结果有选择的进行融合。程永清，庄永明等对同类图像的平均灰度图进行SVD分解得到特征脸空间，每一幅图像在特
征脸空间上的投影作为其代数特征，然后利用层次判别进行分类。
张辉，周宏祥，何振亚采用对称主元分析神经网络，用去冗余和权值正交相结合的方法对人脸进行特征提取和识别。该方法所用特征数据量小，特征提取运算量也较小，比较好地实现了大量人脸样本的存储和人脸的快速识别。 4．当前人脸识别技术所存在的主要问题
尽管人脸识别技术有着广阔的应用前景，但是无论是在识别率，还是在防伪性上，都与指纹，视网膜等有着较大的差距，归根结底，影响人脸识别效果的原因主要有以下的几个方面：
1）人脸图像的获取过程中的不确定性（如光的方向，以及光的强度等）。 2）人脸模式的多样性（如胡须，眼镜，发型等）。 3）人脸塑性变形的不确定性（如表情等）。
4）所涉及的领域知识的综合性（如心理学，医学，模式识别，图像处理，数学等）.
正因为在人脸识别的过程中存在上述的各种各样的问题，因此在实际的检测和识别过程中，当这些因素叠加到一起的时候，情况就变得更加复杂。基于几何特征的识别方法，其存在的主要问题在于，没有形成一个统一的，优秀的特征提取标准。在描述人脸的时候，受到表情，光照，姿态的影响比较大，无法准确地描述人脸特征。尽管如此，基于几何特征的方法在处理人脸表情分析时，仍然是一个最有效的依据。同时，目前已经提出了很多改进的特征提取的算法，使得人脸几何特征的提取越来越趋于合理，这里面最具代表性的方法就是结合3D人脸信息的特征点提取技术。基于代数特征的识别方法是目前在实际应用中使用得最多的一类方法，其主要原因是由于代数特征矢量（即人脸图像在特征空间的投影结果）对角度，表情等因素都具有一定的稳定性。但对于光照而言，似乎效果并不太明显。这种代数的特征识别方法，无法应用于人脸的表情识别。
从某种意义上来说，人脸识别的各种方法，实际上就是在寻找一种人脸的描述方式，但是要找到一种能够不受各种因素影响的描述方式非常地困难，无论是最早使用的几何描述方式以及后来比较常用的代数描述方式，都不可避免地存在各种干扰。我们只能是在以后的研究中，逐渐去完善人脸的描述方式，使之更加有效，更加准确。