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刷脸进站认证系统的设计文献综述

 2020-04-19 21:07:49  

1.目的及意义

刷脸进站认证系统的核心技术就是人脸识别技术。最近几年,国内掀起了一股图像处理、分析、识别的热潮,其中人脸识别技术得到了极大的发展。

广义的人脸识别实际包括人脸识别系统的一系列相关技术:图像采集、人脸定位、人脸特征提取、图像预处理、模式分类等。人脸识别技术可以广泛应用于保安系统、罪犯识别及身份证明等重要场合。刷脸进站认证系统就是人脸识别技术在身份证明方面的应用。

人脸识别,是20世纪80年代提出的,国内开始发展是在20实际90年代。国内最早开始研究人脸识别技术的,是中科院计算机所与哈尔滨工业大学的一个联合面向实验室。该实验室的高文教授,陈熙林教授,山世光教授为国内人脸识别技术的发展作出了巨大贡献,直至今天他们仍活跃在人脸识别领域。后来,该实验室成为上海银晨的研发中心,专门为上海银晨提供技术研发和技术支持。其次是中科院生物识别研究所的李子青教授,以及下属的中科奥森公司。当年在微软亚洲研究院的时候,李子青教授就从事人脸识别方面的研究工作。后来,中科院组建了专门的人脸识别研究团队,就由李子青教授带领博士硕士开展研究。该研究团队在国内首先提出了近红外的人脸识别技术,并将该技术用于2008年的北京奥运会。同时,基于近红外人脸识别技术得到了国际专家和同行的一致肯定。除此之外还有清华大学的丁晓青教授。丁晓青教授在字符识别领域有极高的建树,最近几年开始做人脸识别技术的研究,也是非常有成就的。从FRVT2006(美国国家标准研究所2006年全球人脸识别供应商系统性能测试)的结果来看,丁晓青教授所带领的研究团队是惟一一个完成大规模3D人脸识别性能测试的参赛团队。由此可见,在国内人脸识别领域来说,他们的算法在3D领域遥遥领先。而人脸识别技术在国内首次应用在刷脸进站认证系统,是在2017年1月3日,北京西站开通了人脸识别验票系统,也就是刷脸进站,开启了铁路检票服务新时代。

在国外,人脸识别技术发展也相当迅速。当前有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;

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