人脸识别算法研究已久,在背景简单的情形下,大部分算法都能很好的处理。但是,人脸识别的应用范围颇广,仅是简单图像测试,是远远不能满足现实需求的。所以人脸识别算法还是存在很多的难点。
光照
光照问题是机器视觉中的老问题,在人脸识别中的表现尤为明显,算法未能达到完美使用的程度。
姿态
与光照问题类似,姿态问题也是人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。针对姿态的研究相对比较少,多数的人脸识别算法主要是针对正面,或接近正面的人脸图像,当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下,人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。
遮挡
对于非配合情况下的人脸图像采集,遮挡问题是一个非常严重的问题,特别是在监控环境下,往往被监控对象都会带着眼镜﹑帽子等饰物,使得被采集出来的人脸图像有可能不完整,从而影响了后面的特征提取与识别,甚至会导致人脸识别算法的失效。
年龄变化
随着年龄的变化,面部外观也在变化,特别是对于青少年,这种变化更加的明显。对于不同的年龄段,人脸识别算法的识别率也不同。
图像质量
人脸图像的来源可能多种多样,由于采集设备的不同,得到的人脸图像质量也不同,特别是对于那些低分辨率﹑噪声大﹑质量差的人脸图像如何进行有效的人脸识别是个需要关注的问题。同样的,对于高分辨图像,对人脸识别算法的影响也需要进一步研究。
样本缺乏
基于统计学习的人脸识别算法是人脸识别领域中的主流算法,但是统计学习方法需要大量的培训。由于人脸图像在高维空间中的分布是一个不规则的流行分布,能得到的样本只是对人脸图像空间中的一个极小部分的采样,如何解决小样本下的统计学习问题有待进一步的研究。
海量数据
传统人脸识别算法如PCA、LDA等在小规模数据中可以很容易进行训练学习。但是对于海量数据,这些方法其训练过程难以进行,甚至有可能崩溃。
大规模人脸识别
随着人脸数据库规模的增长,人脸算法的性能将呈现下降。
人脸识别技术研究的困难
人脸识别技术拥有多种优势让其得到人们青睐,但其研发过程中存在的难度也是不容人们忽视的。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一,人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。
首先是人类脸部存在相似性,不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的,但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。
其次是个人人脸存在易变性,人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。
在人脸识别中,第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,而第二类的变化应该消除,因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化(inter-classdifference),而称第二类变化为类内变化(intra-classdifference)。对于人脸,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
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测量人脸识别的主要性能指标有:
1.误识率(False;Accept;Rate;FAR):这是将其他人误作指定人员的概率;
2.拒识率(False;RejectRate;FRR):这是将指定人员误作其它人员的概率。
计算机在判别时采用的阈值不同,这两个指标也不同。一般情况下,误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大,拒识率FRR;随阈值的增大而减小。因此,可以采用错误率(Equal;Error;Rate;ERR)作为性能指标,这是调节阈值,使这FAR和FRR两个指标相等时的FAR;或FRR。
影响人脸识别性能的因素及解决方法
(1)背景和头发:消除背景和头发,只识别脸部图象部分。
(2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转:采用几何规范化,人脸图象经过旋转、平移、缩放后,最后得到的脸部图象为指定大小,两眼水平,两眼距离一定。
(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰:可以建立人脸的三维模型,或进行三维融合(morphing),将人脸图象恢复为正面图象。
(4)光源位置和强度的变化:采用直方图规范化,可以消除部分光照的影响。采用对称的从阴影恢复形状(symmteric;shape;from;shading)技术,可以得到一个与光源位置无关的图象。
(5)年龄的变化:建立人脸图象的老化模型。
(6)表情的变化:提取对表情变化不敏感的特征,或者将人脸图象分割为各个器官的图象,分别识别后再综合判断。
(7)附着物(眼镜、胡须)的影响。
(8)照相机的变化:同一人使用不同的照相机拍摄的图象是不同的
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