人体识别算法

㈠ 人体追踪，人体追踪

在很多交互场景中，机器需要通过识别人体位置的移动去实时追踪活动中的人体，人体追踪就可用于视频中连续的追踪人体的位置以及移动方向，用于实现对人体的跟随。
同时人在移动过程中，可能会短暂被其他物体遮挡，使得图像中人体图像丢失，

阅面科技的人体识别算法可以实现在跟踪过程中短暂跟踪中断后恢复追踪。

㈡ 计算机视觉：随机森林算法在人体识别中的应用

摘 要

人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等，有着非常广泛的应用价值。随机森林以它自身固有的特点和优良的分类效果在众多的机器学习算法中脱颖而出。随机森林算法的实质是一种树预测器的组合，其中每一棵树都依赖于一个随机向量，森林中的所有的向量都是独立同分布的。本文简单介绍了随机森林的原理，并对近几年来随机森林在姿势识别和人脸识别中的应用进行讨论。

1.人体识别概述

人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等。其研究方法几乎囊括了所有的模式识别问题的理论与技术，例如统计理论，变换理论，上下文相关性，分类与聚类，机器学习，模板匹配，滤波等。人体识别有着非常广泛的应用价值。

绝大多数人脸识别算法和人脸表情分析算法在提取人脸特征之前,需要根据人脸关键点的位置(如眼角,嘴角)进行人脸的几何归一化处理。即使在已知人脸粗略位置的情况下,人脸关键点精确定位仍然是一个很困难的问题,这主要由外界干扰和人脸本身的形变造成。

当前比较流行的算法有：基于启发式规则的方法、主成分分析(PCA)、独立元分析(ICA)、基于K-L 变换、弹性图匹配等。

2.随机森林综述

随机森林顾名思义，使用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的死后，就让森林的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类能被选择最多，就预测这个样本为那一类。

随机森林是一种统计学习理论，其随机有两个方面：首先是在训练的每一轮中，都是对原始样本集有放回的抽取固定数目的样本点，形成k个互不相同的样本集。第二点是：对于每一个决策树的建立是从总的属性中随机抽取一定量的属性作分裂属性集，这样对于k个树分类器均是不相同的。由随机生成的k个决策树组成了随机森林。

对于每一个决策树来讲，其分裂属性是不断的选取具有最大信息增益的属性进行排列。整个随机森林建立后，最终的分类标准采用投票机制得到可能性最高的结果。

下图是随机森林构建的过程：

图1 随机森林构建过程

3.随机森林在人体识别中的应用

3.1 随机森林应用于姿势识别

以[1]一文来讨论，论文中所涉及到的人体识别过程主要分为两步，首先是，身体部位标记：对于从单张景深图像中对人体进行分段，并标记出关键节点。之后进行身体关节定位，将标记的各个人体部分重新映射到三维空间中，对关键节点形成高可靠的空间定位。

图2 深度图像-身体部位标记-关节投影

文的最主要贡献在于将姿势识别的问题转化成了物体识别的问题，通过对身体不同部位的空间位置的确定来实现，做到了低计算消耗和高精确度。在身体部位标记的过程中，将问题转化成了对每个像素的分类问题，对于每个像素点，从景深的角度来确定该点的局域梯度特征。该特征是点特征与梯度特征的良好结合。

举个例子，对于不同点的相同属性值的判别，如下图，图a中的两个测量点的像素偏移间均具有较大的景深差，而图b中的景深差则明显很小。由此看出，不同位置像素点的特征值是有明显差别的，这就是分类的基础。

图3 景深图像特质示例

文中对于决策树的分裂属性的选择来说。由于某两个像素点、某些图像特征选取的随意性，将形成大量的备选划分形式，选择对于所有抽样像素对于不同的分裂属性划分前后的信息熵增益进行比较，选取最大的一组ψ=(θ, τ)作为当前分裂节点。（信息增益与该图像块最终是否正确地分类相关，即图像块归属于正确的关键特征点区域的概率。）

图4 决策时分类说明

决策树的建立后，某个叶子节点归属于特定关键特征点区域的概率可以根据训练图像最终分类的情况统计得到，这就是随机森林在实际检测特征点时的最重要依据。

在人体关节分类中，我们由形成的决策森林，来对每一个像素点的具体关节属性进行判断，并进行颜色分类。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。

如图所示，是对于景深图像处理后的结果展示。

图5 姿势识别处理结果

应该这样说，这篇文章在算法的层面对随机森林没有太大的贡献。在划分函数的形式上很简单。这个团队值得称道的地方是通过计算机图形学造出了大量的不同体型不同姿势的各种人体图像，用作训练数据，这也是成为2011年CVPR Best Paper的重要原因。正是因为论文的成果运用于Kinect，在工业界有着巨大的作用，落实到了商用的硬件平台上，推动了随机森林在计算机视觉、多媒体处理上的热潮。

3.2 随机森林应用于人脸识别

基于回归森林的脸部特征检测通过分析脸部图像块来定位人脸的关键特征点，在此基础上条件回归森林方法考虑了全局的脸部性质。对于[2]进行分析，这篇论文是2012年CVPR上的论文，本文考虑的是脸部朝向作为全局性质。其主要描述的问题是如何利用条件随机森林，来确定面部10个关键特征点的位置。与之前不同的是，在随机森林的基础上，加入了面部朝向的条件约束。

图6 脸部10个特征点

对于面部特征标记的问题转化成了对大量图像块的分类问题。类似于人体识别中的局域梯度特征识别。本文中，对于每一个图像块来说，从灰度值、光照补偿、相位变换等图像特征，以及该图像块中心与各个特征点的距离来判断图像块的位置特征。在决策树的分裂属性确定过程，依然使用“最大信息熵增益”原则。

图7 条件随机森林算法说明

文中提出了更进一步基于条件随机森林的分类方法，即通过设定脸部朝向的约束对决策树分类，在特征检测阶段能够根据脸部朝向选择与之相关的决策树进行回归，提高准确率和降低消耗。此论文还对条件随机森林，即如何通过脸部朝向对决策进行分类进行了说明，但这与随机森林算法没有太大关系，这里就不再继续讨论了。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。

另一篇文章[3]对于脸部特征标记，提出了精确度更高、成本更低的方法。即，基于结构化输出的随机森林的特征标记方式。文中将面部划分为20个特征点，对于各个特征点来说，不仅有独立的图像块分类标记，还加入了例如，点4，对于其他嘴唇特征点3,18,19的依赖关系的判断。这样的方法使特征点标记准确率大大增加。

该方法依然是使用随机森林的方法，有所不同的是引入了如式中所示的与依赖节点之间的关系。对于决策树的建立依然是依赖信息熵增益原则来决定，叶子节点不仅能得到特征的独立划分还会得到该特征对依赖特征的贡献，最终特征节点的判断会综合原始投票及空间约束。

图8 脸部特征标记

图9 决策树依赖关系

例如当对下图中人脸特征点进行分类时，使用简单的随机森林方法，经过判断会将各个点进行标注，可以看到 红色的点，标注出的鼻子特征。如果利用依赖节点进行判断，鼻子的点会被局限在其他鼻子特征点的周围，进行叠加后，得到了这个结果。显然，对于此节点的判断，利用结构输出的方式，准确度更高了。

图10 结构化输出结果

4.随机森林总结

大量的理论和实证研究都证明了RF具有很高的预测准确率，对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合。可以说，RF是一种自然的非线性建模工具，是目前数据挖掘算法最热门的前沿研究领域之一。具体来说，它有以下优点：

1.通过对许多分类器进行组合，它可以产生高准确度的分类器；

2.它可以处理大量的输入变量；

3.它可以在决定类别时，评估变量的重要性；

4.在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计；

5.它包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度。

6.它提供一个实验方法，可以去侦测变量之间的相互作用；

7.学习过程是很快速的；

8.对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合；

随机森林的缺点：

1.对于有不同级别的属性的数据，级别划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的；

2.单棵决策树的预测效果很差：由于随机选择属性，使得单棵决策树的预测效果很差。

参考文献：

[1] Shotton, J.; Fitzgibbon, A.; Cook, M.; Sharp, T.; Finocchio, M.; Moore, R.; Kipman, A.; Blake, A., “Real-time human pose recognition in parts from single depth images,”Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on , vol., no., pp.1297,1304, 20-25 June 2011

[2] Dantone M, Gall J, Fanelli G, et al. Real-time facial feature detection using conditional regression forests[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE, 2012: 2578-2585.

[3] Heng Yang, Ioannis Patras, “Face Parts Localization Using Structured-output Regression Forests”, ACCV2012， Dajeon, Korea.

本文转自：http://dataunion.org/12046.html，仅供学习交流

㈢ 几种人体运动检测算法的比较分析

引言人体运动分析是目前一个研究热点,在智能安全监控系统、体育运动分析、医疗诊断等领域具有广泛的应用前景。它主要涉及计算机视觉、模式识别、图像处理以及人工智能等领域,是跨学科的研究课题。其研究核心是从视频中检测和跟踪人体,获取人体运动数据,以此为基础重建人体的三维运动,进而描述和理解人体运动。其中人体运动目标检测的检测效果直接影响后期的目标识别、跟踪及行为理解等工作,因此运动人体检测技术是计算机视频图像处理中最基础、最关键的技术,对运动检测算法进一步研究具有深远意义。人体运动检测是指在输入视频图像中确定运动人体的位置、尺度大小和姿态的过程[1]。目前采用比较多、比较经典的人体运动检测方法有时间差分法、背景减除法、光流法等。笔者扼要阐述OGHMs法的理论依据,在现有算法的基础上,引入图形学的腐蚀运算,应用于最后获得的检测结果,实验证明腐蚀运算的引入使最终的运动检测效果更好。同时对其他几种常用的方法进行介绍和实际应用,根据得到的实验结果,对这几种方法以及OGHMs法进行分析和比较,并指出其优点和不足。所有的实验都是

㈣ 人脸识别的算法

1、人体面貌识别技术的内容
人体面貌识别技术包含三个部分：
（1） 人体面貌检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
（2）人体面貌跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。
此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
（3）人体面貌比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。
此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人体面貌识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
2、人体面貌的识别过程
一般分三步：
（1）首先建立人体面貌的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人体面貌的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹（Faceprint）编码贮存起来。
（2）获取当前的人体面像
即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
（3）用当前的面纹编码与档案库存的比对
即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人体面貌脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。
人体面貌的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。

㈤ 人脸识别有什么优化算法还请各位大神赐教，简单一点的。谢谢

人脸识别技术概述
广义的人脸识别主要分为人脸检测(face detection)、特征提取(feature extraction)和人脸识别(face recognition)三个过程，如图1所示。
人脸,人脸识别,人脸识别技术
图1 典型的人脸识别过程
其中，第三步提到的人脸识别是狭义的人脸识别，即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比，根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类：一类是确认(verification)，这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程，回答你是不是你的问题;另一类是辨认(identification)，这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸辨认要比人脸确认困难，因为辨认需要进行海量数据的匹配。在辨认过程中，海量数据的处理、特征提取和分类算法的选择变得非常重要。识别率和识别速度是人脸识别技术中主要的衡量算法性能的指标。本文后面提到的人脸识别，主要指的是人脸辨认。
人脸识别技术原理
人脸识别算法发展到今天，大致上可以分为两类：基于特征的人脸识别算法和基于外观的人脸识别算法。其中，多数基于特征的人脸识别算法属于早期的人脸识别算法，现在已经不再使用。不过近些年出现了一些新的基于特征的算法，并取得不错的效果。而基于外观的人脸识别算法是由于实现简单，受到广泛关注。接下来将分别介绍两类人脸识别算法。
基于特征的人脸识别算法：早期的人脸识别算法主要是基于特征模板和几何约束来实现的。这一类算法首先对输入图像进行处理，提取出如眼睛、鼻子和嘴等面部特征和外观轮廓。然后计算这些面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。这样将输入图像转换为几何特征向量后，使用标准的统计模式识别技术进行匹配分类。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。不过，由于其所需的特征点不能精确选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。
人脸,人脸识别,人脸识别技术
图2 一些典型的面部几何特征示意图
以上这些方法都是通过一些特征模板和几何约束来检测特定的面部特征，并计算特征之间的关系。还有一些方法使用了图像的局部表示来提取特征。其中最受关注的方法是局部二值模式(LBP)算法。LBP方法首先将图像分成若干区域，在每个区域的像素3x3邻域中用中心值作阈值化，将结果看成是二进制数。图3显示了一个LBP算子。LBP算子的特点是对单调灰度变化保持不变。每个区域通过这样的运算得到一组直方图，然后将所有的直方图连起来组成一个大的直方图并进行直方图匹配计算进行分类。
人脸,人脸识别,人脸识别技术
图3 LBP算子
基于特征的人脸识别算法主要的优势在于对姿态、尺度和光照等变化鲁棒。由于多数特征是基于手动选择和先验知识，受图像本身的成像质量影响较少。另外，提取出的面部特征往往维数较低，匹配速度快。这些方法的缺点是自动特征提取的难度较大。如果特征集的鉴别能力弱，再多的后续处理也无法补偿本身的不足。
基于外观的人脸识别算法：基于外观的人脸识别算法也称为整体方法。它们使用图像的全局信息来辨识人脸。最简单的整体方法是用二维数组来存放图像的灰度值，然后直接对输入图像和数据库中的所有图像进行相关性比较。这种方法的缺点非常多，如易受环境影响、计算耗时等。其中一个重要的问题是这样的分类是在一个非常高维的空间中进行的。为了克服维数问题，一些算法使用统计降维方法来获取和保留更有用的信息，最典型的算法就是主成分分析(PCA)算法和线性鉴别分析(LDA)算法。
PCA算法指出任何特定的人脸可以由一个低维的特征子空间表示，并可以用这个特征子空间近似地重建。将输入人脸图像投影到特征子空间上得到的特征与已知的数据库进行比对来确定身份。PCA算法选取的特征最大化了人脸样本间的差异，但也保留了一些由于光照和面部表情产生的不必要的变化。而同一个人由于光照产生的变化可能会大于不同人之间的变化，如图4所示。LDA算法在最大化不同个体之间的样本差异的同时，最小化同一个体内部的样本差异。这样达到了人脸特征子空间的划分。图5是PCA和LDA算法的示例。其中，PCA的特征脸是由组成PCA特征子空间的特征向量按二维图像来排列得到的类似人脸的图像。LDA的Fisher脸也是同样道理。经过特征脸和Fisher脸重构得到的人脸图像在第四行。可以看到，PCA重构脸与输入人脸差异较小，但LDA的Fisher脸很难辨认，但突出了该个体的显着特征。PCA和LDA方法都假设存在一个最优的投影子空间。这个子空间的每个区域对应唯一的一个人。然而，事实上在人脸空间中许多人经常会映射到相同的区域中，因此这种假设并不成立。

来源：海鑫科金
http://www.hisign.com.cn/news/instry/2699.html

㈥ 监测人脸识别系统的原理是什么

人脸识别系统的技术原理是以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。
用人脸识别会议签到系统正是应用先进的面部自动识别技术来实现与会人员的自主签到，智能化办公，提高办事效率，增加与会人员身份准确定位，从而大大提高了会前会务组织、会中会议签到和会后数据查询统计速度，并节省经费。
迎宾机系统会议签到应用方案是现代会议管理中的一项重要环节，会议签到流程一改传统签到的弊端，与会人员只需从摄像机前走过，利用人体生物特征的唯一性进行身份认证，即时完成到会签到，还能有效识别假冒人员，同时，能即时统计、打印出到会人员名单。缩短到会人员签到时间，减轻工作人员与会人数统计强度，统计数准确、快捷。
3系统设计
3.1系统结构
本方案可应用于各种企事业单位和会议中心，用于与会人员的签到管理，主要由摄像机、显示设备、人脸识别分析盒、管理客户端组成。
在会议室入口签到处安装一台网络摄像机，通过交换机将采集图像传输到迎宾主机，主机可通过串口数据线连接会议室门禁系统，以识别结果通过串口信息来控制门禁打开，有效防止会议无关人员进入，同时连接到显示设备上，在显示器上实时显示识别结果，以及设置的欢迎致辞或提示信息，或用于会议宣传内容播放等。
以上设备通过局域网内的客户端进行管理和配置信息的下发，在客户端可进行人脸识别库的建立，会议签到统计等功能。系统拓扑如下：

㈦ 数码相机人脸检测的原理。

简单的：：
。人脸识别系统主要是根据眼睛和嘴的相对位置以及脸部的大概形状来判断，两只眼睛和嘴是人脸上最突出的3个元素，而它们的三角形布局关系更是判断的核心。记得我们在测试第一代富士人脸识别数码先机FinePix F31时，它曾经把类似布局的3个点识别为人脸。不过随着识别技术的不断改进，目前，误判断的可能已经少多了。也正是因为这个原因，如果这3个点中少一个，相机都无法识别人脸。例如，对于侧面的人脸，目前的技术无法识别；你如果戴着口罩，相机无法识别；但戴眼镜没有问题，因为那更强化了眼睛这个元素。

专业的：：
人体面貌识别技术的原理
1、人体面貌识别技术的内容
人体面貌识别技术包含三个部分：
（1） 人体面貌检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
（2）人体面貌跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。
此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
（3）人体面貌比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。
此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人体面貌识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
2、人体面貌的识别过程
一般分三步：
（1）首先建立人体面貌的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人体面貌的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹（Faceprint）编码贮存起来。
（2）获取当前的人体面像
即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
（3）用当前的面纹编码与档案库存的比对
即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人体面貌脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。
人体面貌的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。

AF：：

“af”是英文〔audio frequency〕的缩写，意思是〔视频〕〔illuminator〕中文意思是〔照明〕，整体意思应该是〔增加视频亮度〕

㈧ openpose人体姿态识别优点

随着计算机视觉的发展及其在日常生活中的广泛应用，基于各种算法的行为检测和运动识别项目在实践中得到越来越多的应用，并在相关领域得到了广泛的研究。在行为监控方面，不仅仅是图形、温湿度、声音等信息。用于监控蜜蜂的行为，但更多的应用集中在对人类行为的监控。人体姿态识别作为行为监控的重要参考，已经广泛应用于视频采集、计算机图形学等领域。其中，传统的人体姿态识别方法有RMPE模型和掩膜R-CNN模型，这两种方法都是自顶向下的检测方法。Openpose作为姿态识别的经典项目，是自底向上的检测方法，主要应用于行为监测、姿态修正和动作分类，在智能家居、自动驾驶、智能监控等领域具有重要的研究意义和应用价值。

在多人目标的手势识别方面，历史上常用的方法有自上而下搜索候选关键点，用空间连接优化算法进行人的匹配，通过建立部分亲和场由关键点检测人体骨架连接等。

针对当前行为监测中准确率低、效率低的问题，该项目结合openpose手势识别技术，通过不同肢体之间的协调关系构建分类算法。通过比较不同的分类算法，选择最优模型构建多目标分类方法，最终实现手势显示、目标检测和多目标分类的实时显示。在该模型中，调用轻量级openpose模型来识别人体姿态。主要方法是通过openpose获取人体骨骼的关键点，然后通过欧氏距离匹配两块骨骼，检测出每个人。对于常见检测中缺少的关键点，可以用前一帧的骨骼信息来填充。

㈨ 人脸识别 用照片能解锁吗

面部识别是利用前置摄像头拍摄人脸照片，与手机中已经录入的面部数据进行对比，当相似度达到一定值时，可能会被面貌、外形与您相近的人或物品解锁，目前还不能完全避免。如果存在担心，建议使用密码解锁或指纹解锁。

㈩ 想问一下有没有比较方便的人脸识别算法，求推荐

主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。
1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；
2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。
3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。
1. 基于几何特征的方法
人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显着点，并由这些显着点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。
采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。
可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是 :设计一个参数可调的器官模型 (即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。
这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。 基于参数的人脸表示可以实现对人脸显着特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。
2. 局部特征分析方法（Local Face Analysis）
主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。
3. 特征脸方法（Eigenface或PCA）
特征脸方法是90年代初期由Turk和Pentland提出的目前最流行的算法之一，具有简单有效的特点, 也称为基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)的人脸识别方法。
特征子脸技术的基本思想是：从统计的观点，寻找人脸图像分布的基本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，以此近似地表征人脸图像。这些特征向量称为特征脸(Eigenface)。
实际上，特征脸反映了隐含在人脸样本集合内部的信息和人脸的结构关系。将眼睛、面颊、下颌的样本集协方差矩阵的特征向量称为特征眼、特征颌和特征唇，统称特征子脸。特征子脸在相应的图像空间中生成子空间，称为子脸空间。计算出测试图像窗口在子脸空间的投影距离，若窗口图像满足阈值比较条件，则判断其为人脸。
基于特征分析的方法，也就是将人脸基准点的相对比率和其它描述人脸脸部特征的形状参数或类别参数等一起构成识别特征向量，这种基于整体脸的识别不仅保留了人脸部件之间的拓扑关系，而且也保留了各部件本身的信息，而基于部件的识别则是通过提取出局部轮廓信息及灰度信息来设计具体识别算法。现在Eigenface(PCA)算法已经与经典的模板匹配算法一起成为测试人脸识别系统性能的基准算法；而自1991年特征脸技术诞生以来，研究者对其进行了各种各样的实验和理论分析，FERET'96测试结果也表明，改进的特征脸算法是主流的人脸识别技术，也是具有最好性能的识别方法之一。
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。其技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。Turk和Pentland提出特征脸的方法，它根据一组人脸训练图像构造主元子空间，由于主元具有脸的形状，也称为特征脸 ,识别时将测试 图像投影到主元子空间上，得到一组投影系数，和各个已知人的人脸图像比较进行识别。Pentland等报告了相当好的结果，在 200个人的 3000幅图像中得到 95%的正确识别率，在FERET数据库上对 150幅正面人脸象只有一个误识别。但系统在进行特征脸方法之前需要作大量预处理工作如归一化等。
在传统特征脸的基础上，研究者注意到特征值大的特征向量 (即特征脸 )并不一定是分类性能好的方向，据此发展了多种特征 (子空间 )选择方法，如Peng的双子空间方法、Weng的线性歧义分析方法、Belhumeur的FisherFace方法等。事实上，特征脸方法是一种显式主元分析人脸建模，一些线性自联想、线性压缩型BP网则为隐式的主元分析方法，它们都是把人脸表示为一些向量的加权和，这些向量是训练集叉积阵的主特征向量，Valentin对此作了详细讨论。总之，特征脸方法是一种简单、快速、实用的基于变换系数特征的算法，但由于它在本质上依赖于训练集和测试集图像的灰度相关性，而且要求测试图像与训练集比较像，所以它有着很大的局限性。
基于KL 变换的特征人脸识别方法
基本原理:
KL变换是图象压缩中的一种最优正交变换，人们将它用于统计特征提取，从而形成了子空间法模式识别的基础，若将KL变换用于人脸识别，则需假设人脸处于低维线性空间，且不同人脸具有可分性，由于高维图象空间KL变换后可得到一组新的正交基，因此可通过保留部分正交基，以生成低维人脸空间，而低维空间的基则是通过分析人脸训练样本集的统计特性来获得，KL变换的生成矩阵可以是训练样本集的总体散布矩阵，也可以是训练样本集的类间散布矩阵，即可采用同一人的数张图象的平均来进行训练，这样可在一定程度上消除光线等的干扰，且计算量也得到减少，而识别率不会下降。
4. 基于弹性模型的方法
Lades等人针对畸变不变性的物体识别提出了动态链接模型 (DLA)，将物体用稀疏图形来描述 (见下图)，其顶点用局部能量谱的多尺度描述来标记，边则表示拓扑连接关系并用几何距离来标记，然后应用塑性图形匹配技术来寻找最近的已知图形。Wiscott等人在此基础上作了改进，用FERET图像库做实验，用 300幅人脸图像和另外 300幅图像作比较，准确率达到 97.3%。此方法的缺点是计算量非常巨大 。
Nastar将人脸图像 (Ⅰ ) (x，y)建模为可变形的 3D网格表面 (x，y，I(x，y) ) (如下图所示 )，从而将人脸匹配问题转化为可变形曲面的弹性匹配问题。利用有限元分析的方法进行曲面变形，并根据变形的情况判断两张图片是否为同一个人。这种方法的特点在于将空间 (x，y)和灰度I(x,y)放在了一个 3D空间中同时考虑，实验表明识别结果明显优于特征脸方法。
Lanitis等提出灵活表现模型方法，通过自动定位人脸的显着特征点将人脸编码为 83个模型参数，并利用辨别分析的方法进行基于形状信息的人脸识别。弹性图匹配技术是一种基于几何特征和对灰度分布信息进行小波纹理分析相结合的识别算法，由于该算法较好的利用了人脸的结构和灰度分布信息，而且还具有自动精确定位面部特征点的功能，因而具有良好的识别效果，适应性强识别率较高，该技术在FERET测试中若干指标名列前茅，其缺点是时间复杂度高，速度较慢，实现复杂。
5. 神经网络方法（Neural Networks）
人工神经网络是一种非线性动力学系统，具有良好的自组织、自适应能力。目前神经网络方法在人脸识别中的研究方兴未艾。Valentin提出一种方法，首先提取人脸的 50个主元，然后用自相关神经网络将它映射到 5维空间中，再用一个普通的多层感知器进行判别，对一些简单的测试图像效果较好；Intrator等提出了一种混合型神经网络来进行人脸识别，其中非监督神经网络用于特征提取，而监督神经网络用于分类。Lee等将人脸的特点用六条规则描述，然后根据这六条规则进行五官的定位，将五官之间的几何距离输入模糊神经网络进行识别，效果较一般的基于欧氏距离的方法有较大改善，Laurence等采用卷积神经网络方法进行人脸识别，由于卷积神经网络中集成了相邻像素之间的相关性知识，从而在一定程度上获得了对图像平移、旋转和局部变形的不变性，因此得到非常理想的识别结果，Lin等提出了基于概率决策的神经网络方法 (PDBNN),其主要思想是采用虚拟 (正反例 )样本进行强化和反强化学习，从而得到较为理想的概率估计结果，并采用模块化的网络结构 (OCON)加快网络的学习。这种方法在人脸检测、人脸定位和人脸识别的各个步骤上都得到了较好的应用，其它研究还有 :Dai等提出用Hopfield网络进行低分辨率人脸联想与识别，Gutta等提出将RBF与树型分类器结合起来进行人脸识别的混合分类器模型，Phillips等人将MatchingPursuit滤波器用于人脸识别，国内则采用统计学习理论中的支撑向量机进行人脸分类。
神经网络方法在人脸识别上的应用比起前述几类方法来有一定的优势，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。因此人工神经网络识别速度快，但识别率低 。而神经网络方法通常需要将人脸作为一个一维向量输入，因此输入节点庞大，其识别重要的一个目标就是降维处理。
PCA的算法描述：利用主元分析法 (即 Principle Component Analysis,简称 PCA)进行识别是由 Anderson和 Kohonen提出的。由于 PCA在将高维向量向低维向量转化时，使低维向量各分量的方差最大，且各分量互不相关，因此可以达到最优的特征抽取。