人脸识别技术的发展过程
2019-10-08 17:01    捷易智能家居

人脸识别的研究可以追溯至 1888 年和 1910 年 Galton 发表在 Nature 杂志上的两篇关于利用人脸进行身份识别的文章。他通过分析人类本身识别人脸的能力,采用一组数字表示人脸各个侧面的特征,但当时的研究并未涉及自动识别人脸。

 

1965 年 Chan 和 Bledsoe 在 Panoramic Research Inc.发表的技术报告开启了学者们对于自动人脸识别(Automatic Face Recognition, AFR)的研究,距今已近五十年。而自 1990 年以来,每年都会有大量关于人脸识别研究出现。 下来,根据各时期研究内容的差异,可人脸识别的发展分为三个阶段:

 

1.  1964 年到 1990 年。该阶段将人脸识别的研究视为一般性的模式识别问题,采用的方法基于人脸几何结构特征。作为研究的初级阶段,此阶段并没有取得多少重要成果,也未在实际中获得应用。

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2.  1991 年至 1997 年。该时期虽然时间跨度相对较短,但却达到了研究的高潮期,取得了丰硕的成果。比如,麻省理工学院的 Turk 和 Pentland 提出“特征脸(Eigenface)”方法,作为该时期最富盛名的人脸识别方法,其后多数人脸识别技术都多少与 Eigenface 相关;Brunelli 和 Poggio 对基于结构特征与基于模板匹配两种识别方法进行性能对比实验,得出比较确定的结论:模板匹配方法优于基于结构特征的方法。此外,由美国国防部资助的 FERET(FacE REcognition technology Test)重大项目包括三部分内容:研究资助、创建人脸数据库、组织算法性能测评,这三大举措极大地促进了算法的改进和实用化。总体而言,该阶段人脸识别技术发展迅速,因此多家从事人脸识别的知名公司在这一时期成立。

 

3.  1998 年至今。人脸识别研究的持续升温,受到许多研究学者的热衷,并得到大量基金的支持。由于主流人脸识别技术对光照、姿态或者用户不配合造成的变化等比较敏感,因此人脸识别研究热点转向光照、姿态等非理想采集条件、对象不配合以及大规模人脸数据库上。而技术发展趋势也发生了相应变化,比较受重视的有统计学习理论、非线性建模方法、基于 3D 模型的人脸建模与识别方法、基于 Boosting 的学习技术等。与此同时,涌现出若干人脸识别商业系统,如 Cognitec、Identix 和 Eyematic。为此,美国国防部在 FERET 测试的基础上先后组织两次商业系统评测(FRVT2000、FRVT2002),这不仅分析比较了各个知名的人脸识别系统,而且对人脸识别技术的现状进行了全面总结,同时进一步指出了目前人脸识别算法亟待解决的若干问题。  

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