附经典论文列表人脸识别算法有哪些( 四 )

（2）Gabor滤波器将Gaussian网络函数限制为一个平面波的形状，并且在滤波器设计中有优先方位和频率的选择，表现为对线条边缘反应敏感。
（3）但该算法的识别速度很慢，只适合于录象资料的回放识别，对于现场的适应性很差。
3）人脸等密度线分析匹配方法
（1）多重模板匹配方法
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。
（2）线性判别分析方法（Linear Discriminant Analysis，LDA）
（3）本征脸法
本征脸法将图像看做矩阵 ,计算本征值和对应的本征向量作为代数特征进行识别 ,具有无需提取眼嘴鼻等几何特征的优点 ,但在单样本时识别率不高 ,且在人脸模式数较大时计算量大
（4）特定人脸子空间(FSS)算法
该技术来源于但在本质上区别于传统的”特征脸”人脸识别方法。”特征脸”方法中所有人共有一个人脸子空间，而该方法则为每一个体人脸建立一个该个体对象所私有的人脸子空间，从而不但能够更好的描述不同个体人脸之间的差异性，而且最大可能地摈弃了对识别不利的类内差异性和噪声，因而比传统的”特征脸算法”具有更好的判别能力。另外，针对每个待识别个体只有单一训练样本的人脸识别问题，提出了一种基于单一样本生成多个训练样本的技术，从而使得需要多个训练样本的个体人脸子空间方法可以适用于单训练样本人脸识别问题。
（5）奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)
是一种有效的代数特征提取方法.由于奇异值特征在描述图像时是稳定的,且具有转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像变换不变性等重要性质,因此奇异值特征可以作为图像的一种有效的代数特征描述。奇异值分解技术已经在图像数据压缩、信号处理和模式分析中得到了广泛应用.
7. 面像识别的主要商业系统
90年代中后期以来，一些商业性的面像识别系统开始进入市场。目前，主要商业系统包括：
● Visionics公司的FaceIt面像识别系统，该系统基于Rockefeller大学开发的局部特征分析(LFA)算法；
● Lau Tech.公司的面像识别/确认系统，采用MIT技术；
● Miros公司的Trueface及eTrue身份验证系统，其核心技术为神经网络；
● C-VIS公司的面像识别/确认系统；
● Banque-Tec.公司的身份验证系统；
● Visage Gallery’s 身份认证系统，基于MIT媒体实验室的Eigenface技术；
● Plettac Electronic’s FaceVACS出入控制系统；
● 台湾的BioID系统，它基于人脸、唇动和语音三者信息融合的Biometrics系统。
其中，FaceIt系统是最具有代表性的商业产品，目前已在很多地方得到了应用。去年，它在英国用于被称为“Mandrake”的反罪犯系统中，该系统在144个监控摄像机采集的视频序列中搜索已知的罪犯或者嫌疑犯，如发现可能的罪犯，系统将通知中心控制室的警员。
笔者曾使用过FaceIt系统，并对其进行了各项指标的评测。结果表明，该系统在控制光照、准正面（3坐标轴上的旋转不超过15度）、无饰物的情况下具有较好的识别性能。但在实用过程中也发现，只有训练集人脸图像的采集条件与测试集人脸图像的采集条件基本一致时才能具有良好的识别性能，否则，其性能将急剧下降，尤其光照变化、姿态变化、黑框眼镜、帽子、夸张的表情、胡须和长发等对其性能的影响更大。
面像识别系统的测试

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