人脸检测方法综述
摘 要: 人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸跟踪、姿态估
计和表情识别等。为了构造自动处理人脸图像的信息系统, 首先需要
鲁棒、有效的人脸检测算法。分析了有关人脸检测问题的研究方法,
并对其进行了分类和评价。从基于知识的方法、特征不变方法、模
板匹配方法和基于外观的方法等四个方面介绍了相关的算法和理论,
分析了各种方法的优缺点, 并提出了关于人脸检测问题的进一步研究
方向。人脸的检测与识别技术因为其巨大的应用价值 市场潜力 已经
成为图像工程领域研究的热点 本文首先回顾了国内外人脸检测与识
别技术的发展背景和历程 然后对人脸检测与识别技术进行了分类综
述 并加以评论 最后进行了简单总结 并展望了其未来的发展趋势。
1 引言
近年来, 人脸和面部表情识别已经吸引了 更多科研人员的注意。任
何人脸处理系统的第 一步都 是检测人脸在 图像中的位置。然而, 从
一 幅图 像中 检测 人脸 是一 项极 具挑 战性 的任务, 因为其尺度、
位置、方向和位姿都是变化的, 面部表情、遮挡和光照条件也是变化
的。人脸检测( Face Detection) 是指在输入图像中确定所有人脸(
如果存在) 的位置、大小和位姿的过程。人脸检测作为人脸信息处
理中的一项关键技术, 近年来已成为模式 识别与计算机视觉领域内
一项受到普遍重视, 研究十分活跃的 课题。人脸识别或辨认、人脸
定位以及人脸追踪 等都与人脸检测密切相关。人脸定位的目 的是确
定图像中 人脸的 位置。假设一幅图像中只存在一张脸, 则面部特征
检测的 目的是检测特征的存在和位置, 如眼睛、鼻子( 鼻孔) ( 眉毛)
( 嘴) ( 嘴唇)耳朵等。人脸识别或辨认是将输入图像与数据库中的图
像比对, 如果存在, 报告匹配结果。人脸识别的目的是检验输入图像
中 的个体的身份, 而人脸追踪方法是 实时地、 续地估 计在图 像序
列中连的人脸的位置和可能的方向。面部表情识别涉及识别人类的
情感状态( 高兴、悲伤、厌恶等) 。很明显,在任何解决上述问题的
自动识别系统中, 人脸检测是第一步。从一幅图像中检测人脸的方法
可以分为以下四种:
( 1) 基于知识的方法( Knowledge- based Methods) 。它将典型
的人脸形成规则库对人脸进行编码。通常, 通过面部特征 之间的关
系进行人脸定位。
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