高清监控摄像头新技术“人脸识别”的发展方向及应用

高清监控摄像头新技术“人脸识别”的发展方向及应用

近年来，随着“平安城市建设”的大力推进，越来越多的高清监控摄像头部署在各个重要场所，如机场、地铁、火车站、汽车站等。这些场所是人口流动必经之地，也是公安重点布控区域。很多地区提出的人脸识别需求，也是针对这些重要通道出入口场景，要求系统自动侦测视频画面中的人脸，并与数据库中的人脸数据进行一一比对，得到最有可能的身份信息。2012年上映的电影《碟中谍4》中，也有类似的人脸识别概念，相信看过此片的朋友对下面这个片段会有一定的印象。电影中，探员汉纳威在火车站利用同事传过来的目标人脸信息，配合人脸识别系统，快速检索比对过往人群，最终找到并抓捕嫌犯。事实上，这样的人脸识别系统已经从银幕走向现实。本文将首先对人脸识别技术原理进行介绍，然后介绍几种典型的系统应用，最后对人脸识别技术未来的发展方向进行分析。

　　人脸识别技术概述

　　广义的人脸识别主要分为人脸检测(face detection)、特征提取(feature extraction)和人脸识别(face recognition)三个过程，如图1所示。

　　　其中，第三步提到的人脸识别是狭义的人脸识别，即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比，根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类：一类是确认(verification)，这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程，回答你是不是你的问题;另一类是辨认(identification)，这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸辨认要比人脸确认困难，因为辨认需要进行海量数据的匹配。在辨认过程中，海量数据的处理、特征提取和分类算法的选择变得非常重要。识别率和识别速度是人脸识别技术中主要的衡量算法性能的指标。本文后面提到的人脸识别，主要指的是人脸辨认。

　　人脸识别技术原理

　　人脸识别算法发展到今天，大致上可以分为两类：基于特征的人脸识别算法和基于外观的人脸识别算法。其中，多数基于特征的人脸识别算法属于早期的人脸识别算法，现在已经不再使用。不过近些年出现了一些新的基于特征的算法，并取得不错的效果。而基于外观的人脸识别算法是由于实现简单，受到广泛关注。接下来将分别介绍两类人脸识别算法。

　　基于特征的人脸识别算法：早期的人脸识别算法主要是基于特征模板和几何约束来实现的。这一类算法首先对输入图像进行处理，提取出如眼睛、鼻子和嘴等面部特征和外观轮廓。然后计算这些面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。这样将输入图像转换为几何特征向量后，使用标准的统计模式识别技术进行匹配分类。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。不过，由于其所需的特征点不能精确选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。