基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据,其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,对这些局部和它们之间结构关系的几何描述,可作为识别人脸的重要特征,这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
人脸图像匹配与识别:提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类:一类是确认,是一对一进行图像比较的过程,另一类是辨认,是一对多进行图像匹配对比的过程。
所谓自然性,是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别,人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的,另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等,而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性,因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。
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。
生物识别技术已广泛用于、、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。例如,一位储户走进了银行,他既没带银行卡,也没有回忆密码就径直提款,当他在提款机上提款时,一台摄像机对该用户的眼睛扫描,然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定,办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外,美国“9.11”事件后,反恐怖活动已成为各国的共识,加强机场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神通,它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔,判断他是不是通缉犯。
人脸自动对焦和笑脸快门技术:是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定,确定头部,然后判断眼睛和嘴巴等头部特征,通过特征库的比对,确认是人面部,完成面部捕捉。然后以人脸为焦点进行自动对焦,可以大大地提升拍出照片的清晰度。
笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上,完成了面部捕捉,然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度,来判断是不是笑了。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的,所以特征库是基础,里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。