大数据人脸分析案例

大数据人脸分析案例

大数据人脸分析案例，随着社会科技的不断发展，人工技能，人脸识别技术也不断普及到各个领域。人脸识别技术可以在大数据的环境下，极大发挥其强大的作用。下文分享有关大数据人脸分析的内容。

大数据人脸分析案例1

基于特征的方法和基于图像的方法

1、基于特征的方法

技术：基于特征的方法试图找到人脸的不变特征进行检测。其基本思想是基于人类视觉可以毫不费力地检测不同姿势和光照条件下的人脸的观察，因此必须有尽管存在这些变化的属性或特征是一致的。当前已经提出了广泛的方法来检测面部特征，然后推断面部的存在。

示例：边缘检测器通常会提取人脸特征，例如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、肤色和发际线。基于提取的特征，建立统计模型来描述它们之间的关系并验证人脸在图像中的存在。

优点：易于实施，传统方法

缺点：基于特征的算法的一个主要问题是图像特征可能会由于光照、噪声和遮挡而严重损坏。此外，人脸的特征边界会被弱化，阴影会导致强边缘，这使得感知分组算法无用。

2、基于图像的方法

技术：基于图像的方法尝试从图像中的示例中学习模板。因此，基于外观的方法依靠机器学习和统计分析技术来找到“人脸”和“非人脸”图像的相关特征。学习的特征是以分布模型或判别函数的形式应用于人脸检测任务。

示例：基于图像的方法包括神经网络 （CNN）、支持向量机 （SVMi） 或 Adaboost。

优点：性能好，效率更高

缺点：难以实施。 为了计算效率和检测效率，通常需要降维。这意味着通过获得一组主要特征来考虑降低特征空间的维数，保留原始数据的有意义的属性。

人脸检测方法

已经引入了多种人脸检测技术。

1、开始阶段：人脸检测自 90 年代出现以来一直是一个具有挑战性的研究领域。

2000 年之前，尽管有很多研究，但直到 Viola 和 Jones 提出里程碑式的工作，人脸识别的实际性能还远不能令人满意。 从 Viola—Jones 的开创性工作（Viola and Jones 2004）开始，人脸检测取得了长足的进步。

Viola and Jones 开创性地使用 Haar 特征和 AdaBoost 来训练一个有希望的准确度和效率的人脸检测器（Viola and Jones 2004），这启发了之后有几种不同的方法。 然而，它有几个严重的缺点。首先，它的特征尺寸比较大。另外，它不能有效地处理非正面人脸和框外人脸。

2、早期阶段——机器学习：早期的方法主要集中在与计算机视觉领域的专家一起提取不同类型的手工特征，并训练有效的分类器以使用传统的机器学习算法进行检测。

这些方法的局限性在于它们通常需要计算机视觉专家来制作有效的特征，并且每个单独的组件都单独优化，使得整个检测流程往往不是最佳的。

为了解决第一个问题，人们付出了很多努力来提出更复杂的特征，如 HOG（定向梯度直方图）、SIFT（尺度不变特征变换）、sURF（加速鲁棒特征）和 ACF（聚合通道特征）。检测的鲁棒性，已经开发了针对不同视图或姿势分别训练的多个检测器的组合。然而，此类模型的训练和测试通常更耗时，并且检测性能的提升相对有限。3

3、最新技术 — 深度学习：近年来，使用深度学习方法，尤其是深度卷积神经网络 （CNN） 的人脸识别取得了显着进展，在各种计算机视觉任务中取得了显显著的成功。

与传统的计算机视觉方法相比，深度学习方法避免了手工设计的不足，并主导了许多著名的基准评估，例如 lmageNet大规模视觉识别挑战 （ILSVRC）。

最近，研究人员应用了 Faster R—CNN，这是最先进的通用对象检测器之一，并取得了可喜的成果。此外，CNN 级联、区域提议网络（RPN）和 Faster R—CNN 联合训练实现了端到端的优化，以及人脸检测基准，如 FDDB（人脸数据库）等。

主要挑战

人脸检测面临的困难是降低人脸识别准确率和检测率的原因。

这些挑战是复杂的背景、图像中的人脸过多、奇怪的表情、光照、分辨率较低、人脸遮挡、肤色、距离和方向等。

不寻常的面部表情：图像中的人脸可能会显示出意外或奇怪的面部表情。

照明度：某些图像部分可能具有非常高或非常低的照明度或阴影。

皮肤类型：检测不同人脸颜色的人脸检测具有挑战性，需要更广泛的训练图像多样性。

距离：如果到相机的距离太远，物体尺寸（人脸尺寸）可能太小。

朝向：人脸方向和相机的角度会影响人脸检测率。

复杂的背景： 场景中的大量对象会降低检测的准确性和速度。

一张图像中有很多人脸：一张包含大量人脸的图像对于准确检测率来说非常具有挑战性。

人脸遮挡：人脸可能会被眼镜、围巾、手、头发、帽子等物体部分遮挡，影响检测率。

低分辨率：低分辨率图像或图像噪声会对检测率产生负面影响。

人脸检测应用场景

人群监控：人脸检测用于检测经常光顾的公共或私人区域的人群。

人机交互： 多个基于人机交互的系统使用面部识别来检测人类的存在。

摄影：最近的一些数码相机使用面部检测进行自动对焦等等。

面部特征提取：可以从图像中提取鼻子、眼睛、嘴巴、肤色等面部特征。 、

性别分类： 通过人脸检测方法检测性别信息。

人脸识别：从数字图像或视频帧中识别和验证一个人。

营销：人脸检测对于营销、分析客户行为或定向广告变得越来越重要。

出勤：面部识别用于检测人类的出勤情况， 它通常与生物识别检测结合用于访问管理，如智能门禁。

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2014年前后，随着大数据和深度学习的发展，神经网络备受瞩目，深度学习的出现使人脸识别技术取得了突破性进展。深度学习是机器学习的一种，其概念源于人工神经网络的研究，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于一方面通常有5层以上的'多层隐层节点，模型结构深度大；另一方面利用大数据来学习特征，明确了特征学习的重要性。

随着深度卷积神经网络和大规模数据集的最新发展，深度人脸识别取得了显著进展，基于深度学习的人脸识别技术可以通过网络自动学习人脸面部特征，从而提高人脸检测效率。

从人脸表达模型来看，可细分为2D人脸识别和3D人脸识别。基于2D的人脸识别通过2D摄像头拍摄平面成像，研究时间相对较长，在多个领域都有使用，但由于2D信息存在深度数据丢失的局限性，收集的信息有限，安全级别不够高，在实际应用中存在不足。

早在2019年，就有小学生手举照片“攻破”了快递柜的人脸识别系统。基于3D的人脸识别系统通过3D摄像头立体成像，由两个摄像头、一个红外线补光探头和一个可见光探头相互配合形成3D图像，能够准确分辨出照片、视频、面具等逼真的攻击手段。

根据使用摄像头成像原理，目前3D人脸识别主要有三种主流方案，分别是3D结构光方案（Structured Light）、时差测距技术3D方案（Time Of Flight，TOF）和双目立体成像方案（Stereo System）。基于3D结构光的人脸识别已在一些智能手机上实际应用，比如HUAWEI Mate 20 Pro、iPhone X。

2009年微软推出的Kinect（Xbox 360体感周边外设）则采用了TOF方式获取3D数据，颠覆了游戏的单一 *** 作，为人机体感交互提供了有益探索。双目立体成像方案基于视差原理，通过多幅图像恢复物体的三维信息，由于对相机焦距、两个摄像头平面位置等要求较高，应用范围相对于3D结构光和TOF方案较窄。

除了能够准确识人，精准判断捕捉到的人脸是真实的也至关重要。活体检测技术能够在系统摄像头正确识别人脸的同时，验证用户是本人而不是照片、视频等常见攻击手段。目前活体检测分为三种，分别是配合式活体检测、静默活体检测和双目活体防伪检测。

其中，配合式活体检测最为常见，比如在银行“刷脸”办理业务、在手机端完成身份认证等应用场景，通常需要根据文字提示完成左看右看、点头、眨眨眼等动作，通过人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人。

人脸与人体的其他生物特征（如指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。随着大数据和深度学习的不断发展，人脸识别效率显著提升，为远程办理业务的身份认证环节提供了可靠保障。

但与此同时，人脸信息保护、隐私安全等问题也应引起重视。随着《个人信息保护法》《数据安全法》及相关司法解释的出台，国家相关部门以及各种机构对个人信息安全问题的重视，有利于引导人脸识别技术的发展方向，为促进行业高质量发展、创造高品质数字生活提供有力支撑。

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人脸识别的应用场景在大范围扩展：

金融领域：远程银行开户、身份核验、保险理赔和刷脸支付等。人脸识别技术的接入，能有效提高资金交易安全的保障，也提高了金融业务中的便捷性。

智慧安防领域则是为了视频结构化、人物检索、人脸布控、人群统计等软硬件一体形态产品提供基础支撑，重点应用于犯罪人员的识别追踪、失踪儿童寻找、反恐行动助力等场景。实现重点人员的识别及跟踪，在公安应用场景中达到事前预警、事中跟踪、事后快速处置的目的。

交通领域主要包括1：1人脸验证和1：N人脸辨识，目前利用人脸核验验证技术的刷脸安检已进入普遍应用阶段，在高铁站、普通火车站和机场皆已大面积推广。

而应用1：N人脸比对技术的刷脸支付主要落地在地铁公交等市内交通，这种技术能够极大提高通勤人员的出行效率，释放大量的人力资源，提升出行体验。同时，人脸识别可以对交通站点进行人流监测，根据人员出行规律预测人流高峰，提前做好疏导预案。

民生政务方面，人脸识别在政务系统的落地，提升了民众的办事效率，公民可以不用窗口排队，实现自助办事，节省了因人工效率低下产生的耗时。部分政务还可以通过在线人脸识别验证，在移动端线上办理，减轻了“办事来回跑、办事地点远、办事点分散”的困扰。

智能家居方面，主要应用在安全解锁和个性化家居服务两个场景。

在线教育领域则是通过人脸识别查验学员身份，避免一账号多个人使用，给网校造成损失，另一用途是帮助在线课堂老师了解学生学习状态，弥补网络授课相较于传统授课在师生交流环节上的不足。

商业领域，利用人脸识别功能实现各种极具创意的互动营销活动。

凡事都有两面。即便拥有以上优势，因人脸暴露度较高，相比对其他生物特征数据更容易实现被动采集，这也意味着人脸信息的数据更容易被窃取，不仅可能侵犯个人隐私，还会带来财产损失。大规模的数据库泄露还会对一个族群或国家带来安全风险。

在南方都市报个人信息保护研究中心发布的《人脸识别应用公众调研报告（2020）》中，其对两万份调研报告进行统计，问卷中就“便捷性”与“安全性”设置了量表题，请受访者分别依据前述10大类场景中的使用感受进行打分。

1分为最低分，5分为最高分。结果显示，在安全性感受方面，受访者给出的分数则明显偏低，体现出他们对安全风险的忧虑态度。

人脸数据分析是什么

人脸数据分析是什么，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，随着科技发展现在很多场所都用的到人脸分析，很多人还不清楚其中的原理是什么，那么就来了解一下人脸数据分析是什么吧。

人脸数据分析是什么1

一、人脸识别技术

完整的人脸识别系统一般包括人脸检测跟踪、人脸关键点定位、人脸属性分析、人脸验证、人脸识别、人脸聚类等模块。

1、人脸检测跟踪：

人脸检测跟踪技术提供快速、高准确率的人像检测功能。对背景复杂低质量的或百人人群监控视频，可以在移动设备和个人电脑上实现毫秒级别的人脸检测跟踪。

2、人脸关键点定位：

人脸关键点定位可以精确定位面部的关键区域位置，微秒级别眼，口，鼻轮廓等人脸106个关键点定位。该技术可适应一定程度遮挡和大角度侧脸，表情变化，遮挡，模糊，明暗变化等各种实际环境。

3、人脸属性分析：

提供准备的面部分析技术，准确识别10多种人脸属性大类，例如性别，年龄、种族、表情、饰品、胡须、面部动作状态等。可以用于广告定向投放或顾客信息分析，让你秒懂顾客户心。

4、人脸验证、识别、聚类：

人脸验证技术可被用于登录验证、身份识别等应用场景。给定人脸样本，毫秒级别检索大规模人脸数据库或监控视频，给出身份认证，实现身份和人脸绑定。

人脸识别技术可以自动识别出照片、视频流中的人脸身份，可以实现安防检查、VIP识别、照片自动圈人、人脸登录等功能能，在认证出96%的人脸时，误检率低于十万分之一。数十万人的人脸快速聚类，可用于基于人脸的智能相册以及基于合影的社交网络分析。让照片管理更直观，让社交关系更清晰。

二、智能广告大数据分析特点

1、精确统计进出店铺的客流量：

启动应用，显示人脸识别检测界面，通过人脸识别技术检测头肩、检测人脸、对人脸进行跟踪识别，提取人脸特征值，进行精准的人体判断，准确的识别用户人脸，基于人体跟踪，有效避免因徘徊、逗留引起的重复计数，从而达到精确统计进出店铺的客流量的数据。在统计客流量的同时展示店铺的广告宣传信息、店铺简介、特色产品、售后服务等相关信息。

2、精准分析入店客户：

通过人脸识别技术，主动分析每一位停留观看广告的年龄、性别、并实时上传至服务器，管理者通过对消费群体的数据分析，精准挖掘出店铺和产品主要面向的销售者群体属于哪一类人，从而改善产品设计、运营模式、推广方案，极大有利于提升店铺的利润和广告的回报率。

3、精确认识和挖掘VIP客户：

精确、实时识别VIP客户并推送用户信息至店员手机，VIP客户历史入店信息及购买记录一目了然，店员重点接待VIP客户大大提升店铺营业额。通过大数据分析挖掘回头客，提升客户提袋率及VIP客户转化率，系统自动识别并排除店员，不再误统计为客流，真正做到准确的数据分析。

4、完备的报表：数据即事实 ：

大数据分析并形成简洁、客观、精确的数据报表，直观的看到每日/月的客流量（ 人数、人次）、客流人群分布（年龄、性别）、入店率、平均关注时间、提袋率（转化率），对店铺的客流量进行趋势分析（日、周、月），进行统一的广告效果分析，精准挖掘出每一个广告后面隐藏的客户数据，极大有利于广告制作和投放的精准营销，帮助商家精准定位有效客群，为投放商、制作方等相关企业提供可靠的数据参考，发现提高有效展示和回报率的关键。

5、大数据分析，驱动管理优化

通过大数据可以分析店铺什么产品最受关注、产品的目标客户群是哪些人、最受关注的产品是什么、单个产品为何有些销量高有些则低、VIP客户关注的是什么产品、什么区域受冷落、什么区域关注度比较高。

通过数据分析的结果优化店铺管理，找出最适合店铺的经营模式、消费者最关注的广告、转化率最高的产品、根据客户逛店路径分析热点区域，调整主打产品陈列引起客户关注度，改善店员服务过程中存在的不足，从宏观到细节进行优化，达到店铺的利益最大化。

6、 主动推送潜在客户，方便直接的提供业务帮助

将采集到的多用户信息进行聚类并分析得到统计数据，根据驻足观看的用户性别不同、年龄层次不同，1-2秒内切换广告内容，推送更针对性的产品广告信息。比如，为20-30岁的男性用户推送剃须刀、洗面奶等适合他们需求的广告，从而有效提高广告的关注效果，提高广告的传播和产品购买的`转化率。

人脸数据分析是什么2

人脸数据分析的应用价值

人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神经网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。

1、在人脸识别的设备上，除人脸识别区域外，设置固定的广告播放区域，使用多媒体信息发布系统，定时或不定时地轮播商家自定义的广告，比如商家简介、产品介绍、活动促销、****等多媒体信息。

内容展现方式多种多样，可以是视频、、文字、流媒体等素材，让用户体验到现代化购物的感觉，智能化的液晶产品可以让店铺的整体美观度大大提升，顿刻显得高大上。

2、对于每一个广告投放商而言，广告效果的好坏直接关系到投入产出比，也决定着未来是否需继续投放。而对于广告制作方来说，什么样的广告最能吸引目标客户？提高有效传播率，他们需要足够的数据调研来为下一步广告制作提供依据。

为此，南翼基于人脸识别的智能广告大数据分析解决方案，为广告机提供广告效果分析解决方案，帮助商家精准定位有效客群，为投放商、制作方等相关企业提供可靠的数据参考，发现提高有效展示和回报率的关键，提升广告运营的价值。

3、除了人脸识别外，我们还提供手势识别技术，用户可以自由通过简单、通用的手势进行广告内容的切换，或者还可以在线玩一些有趣的游戏，从而提高用户的好感度，也可以通过完成商家指定的人脸表情赢得奖品等活动来增强商家与客户的互动性。

人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。

为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术方法等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表1所示。

该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。

下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍：

第一阶段(1964年~1990年)

这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的方法。

这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。

人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。

较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。

金出武雄于1973年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。

他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。

总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。

第二阶段(1991年~1997年)

这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的 期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。

美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别方法。

其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。

这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于1992年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的方法与基于模板匹配的方法的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的方法优于基于特征的方法。

这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别方法研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别方法的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。

贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别方法是这一时期的另一重要成果。

该方法首先采用主成分分析(Principalponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。

在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的方法变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。

该方法目前仍然是主流的人脸识别方法之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。

麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别方法。

该方法通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的方法来进行人脸识别。

人脸识别中的另一种重要方法——d性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。

其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换[12]特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。

对任意输入人脸图像，d性图匹配通过一种优化搜索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。

最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。

该方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。

近来还出现了一些对该方法的扩展。

局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。

LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述方法，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。

LFA技术已商业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。

由美国国防部反毒品技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。

FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。

该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。

该项目分别于1994年，1995年和1996年组织了3次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参加了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。

该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。

柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。

ASM/AAM将人脸描述为2D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的方法进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。

柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。

柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。

总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别商业公司。

从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。

第三阶段(1998年~现在)

FERET’96人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。

因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。

与此同时，人脸识别的商业系统进一步发展。

为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于2000年和2002年组织了两次商业系统评测。

基奥盖蒂斯(Gehiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别方法是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。

为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉方法进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的7幅同一视点图像恢复物体的3D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的3幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。

识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。

以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。

支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。

通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。

布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于3D变形(3D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别方法是这一阶段内一项开创性的工作。

该方法在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在3D形状和纹理统计变形模型(类似于2D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的方法对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更加有利于人脸图像的分析与识别。

Blanz的实验表明，该方法在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该方法的有效性。

2001年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的速度达到了每秒15帧以上。

该方法的主要贡献包括：1)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;2)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习方法;3)采用了级联(Cascade)技术提高检测速度。

目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。

这为后端的人脸识别提供了良好的基础。

沙苏哈(Shashua)等于2001年提出了一种基于商图像[13]的人脸图像识别与绘制技术。

该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。

基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。

巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的方法解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。

这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。

这不仅与先前的光照统计建模方法的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别方法的发展。

而且，这使得用凸优化方法来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。

FERET项目之后，涌现了若干人脸识别商业系统。

美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别商业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT2000和FRVT2002。

这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT2002测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个商业产品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。

另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对37437人121,589 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为73%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER[14])大约为6%。

FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。

例如，FRVT2002测试就表明：目前的人脸识别商业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。

总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。

而非线性建模方法、统计学习理论、基于Boosting[15]的学习技术、基于3D模型的人脸建模与识别方法等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。

总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。

国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。

这些成果更加深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。

尽管在海量人脸数据比对速度甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。

这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。

但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模方法(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。

但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。

相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更加准确地逼近这些问题的正确答案。

人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神经网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。

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