九十年代后期，隨著計算機處理速度的飛速提高及圖形識別算法的革命性改進，“面像識別”技術脫穎而出，以其獨特的方便、經(jīng)濟、準確而受到世人的矚目。
面像識別技術是通過對面部特征和其之間的關系來進行識別的一種生物識別技術。 面像識別技術包含面像檢測、面像跟蹤與面像比對等課題。面像檢測是指在動態(tài)的場景與復雜的背景中，判斷是否存在面像并分離出面像。面像檢測分為參考模板、人臉規(guī)則、樣本學習、膚色模型與特征子臉等方法。
參考模板方法首先設計一個或數(shù)個標準人臉模板，然后計算測試樣本與標準模板之間的匹配程度，通過計算機比對來判斷是否存在人臉；人臉具有一定的結構分布特征，人臉規(guī)則即提取這些特征生成相應的規(guī)則以判斷是否測試樣本包含人臉；樣本學習則采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法，通過對面像樣本集、非面像樣本集的學習產(chǎn)生分類器；膚色模型依據(jù)面像膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測；特征子臉將所有面像集合視為一個面像子空間，基于檢測樣本與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在面像，上述方法在實際系統(tǒng)中也可綜合采用。
面像跟蹤指對被檢測到的面像進行動態(tài)目標跟蹤。一般采用基于模型的方法或基于運動與模型相結合的方法，此外，膚色模型跟蹤也是一種簡單有效的手段。
面像比對則是對被檢測到的面像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。其本質是采樣面像與庫存面像的依次比對并找出最佳匹配對象，因此，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。
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