人臉識别是指基于己知的人臉樣本集，利用圖像處理和模式識别的技術從靜态或動态場景中，識别或驗證一個或多個人臉。人臉識别技術跨越了圖像處理、模式識别、計算機視覺、生物學、神經生理學和神經網絡等諸多學科，同指紋識别、虹膜識别等同屬于生物特征識别技術範疇，但是人臉識别同這些生物識别技術相比，更具有采集友善，隐蔽性好等特點，是以在安防監控領域、多媒體檢索以及人機互動方面有着廣泛地應用。
人臉識别的研究内容包括以下三個方面。(1)人臉檢測：研究如何從各種不同的背景中檢測出人臉的存在并确定其位置，這一任務主要受光照、噪聲、頭部傾斜度以及各種遮擋的影響。(2)特征提取：确定表示檢測出的人臉和資料庫中的己知人臉的描述方式。通常的表示方法包括幾何特征(如歐式距離，曲率，角度等)，代數特征(如矩陣特征矢量)，固定特征模闆，特征臉，雲紋圖等。(3)人臉識别：将待識别的人臉與資料庫中的已知人臉進行比較，得出相關資訊，這一過程的核心是選擇适當的人臉表示方式和分類政策。一個典型的人臉識别系統一般由資料擷取、預處理、特征提取、分類決策及分類器設計五部分組成。本系統采用oRL人臉資料庫中已經經過預處理的人臉進行特征提取、分類決策和分類器設計。OR L資料庫中有40個人， 每人10張人臉圖像，共400個人臉圖像，圖1為該資料庫随機抽取的3個人的部分人臉圖像。本系統的特征提取方法采用基于奇異值分解(Singular Value Decomposition) 的KL(Karhunen Lo eve) 變換， 由原始人臉圖像中提取特征向量； 分類器設計在訓練過程中完成，利用已知人臉圖像樣本進行訓練，确定KL變換的具體參數；分類決策即識别過程，采用最小距離法對未知的人臉樣本進行分類決策。
1 基于奇異值分解的KL變換
KL變換又稱主成分分析，是圖像壓縮的一種最優正交變換。高維的圖像空間經過KL變換後得到一組新的正交基，保留其中一部分重要的正交基，由這些基可以組成低維線性空間。如果假設人臉圖像在這些低維線性空間的投影具有可分離性，就可以将這些投影作為識别的特征向量，該特征向量又稱為對“特征臉”的投影。
假設對向量集合{xi}，i=1，2…中的每一個x用确定的完備正交歸一向量系展開，可得：
假設我們隻用有限項來估計x, 即
相應特征值。
當取與矩陣w的d個最大特征值對應的d個特征向量來展開x時，其截斷均方誤差和在所有其他正交坐标系情況下用d個坐标展開x時所引起的均方誤差相比為最小。這d個特征向量所組成的正交坐标系稱作x所在的D維空間的d維KL變換坐标系，x在KL坐标系上的展開系數向量稱作x的KL變換。
其中, Xi為第i個訓練樣本的圖像向量, u為訓練樣本集的平均向量, M為訓練樣本的總數, 。則由奇異值分解法很容易求出S的特征值及相應的正交歸一特征向量ui。
圖3 系統訓練流程圖與識别流程圖
将特征值由大到小排序：，其對應的圖像的特征向量分别為。這樣每一幅人臉圖像都可以投影到由這組特征向量張成的子空間中，每一個特征向量所對應的圖像也稱為圖像的“特征臉”。任何一幅圖像都可以表示為這組“特征臉”的線性組合，其權重系數即是KL變換的展開系數。
2 人臉分類器的設計
本系統采用最小距離法作為分類器的設計方法。
現有40個類别的待識别人臉問題，每個類别分别用來表示，每個有标明類别的已知樣本5個。我們可以規定wi；類的
判别函數為：
也就是說對未知樣本x，我們隻要比較x與200個已知類别的樣本之間的歐氏距離，并決策x與離它最近的樣本同類。
整個系統的訓練及識别過程流程圖，如圖3所示。
3 人臉識别結果分析及總結
實驗所用的OR L人臉資料庫中有40個人， 每人10張人臉圖像， 共400個人臉圖像。選取每人的5張人臉圖像為已知訓練樣本，而其餘的5張人臉為待識别的樣本。訓練時選取的特征向量數n分别為10、20、30、40、50、60、70和80。則經過KL變換後表示人臉圖像的低維子空間Y的大小分别為10×200、20×200、30×200、40×200、50×200、60×200、70×200和80×200，而原來的圖像空間大小為10304×200。可見随着特征向量數n的不同，即KL變換系數的維數不同，經KL變換後圖像資料得到了有效的降維。根據降維的程度不同，所得到的識别率也有所不同，如表1所示。由表1分析得知，随着特征向量數的增加，變換後的矩陣Y保留原人臉圖像的資訊也增加，當n小于等于60時，識别率随着n的增加而增加。但是當n大于60後，不管n怎樣增加，識别率都不會再增加。可見基于KL變換的人臉識别系統識别率的最大極限值為95%。錯誤識别的原因可能是由于線性分類器固有的缺陷照成的。
如果想進一步提高人臉識别率，可以考慮改進分類決策的方法。本系統采用的最小距離分類法屬于線性的分類器，而利用神經網絡這類學習能力更強的非線性分類器對高維人臉識别問題可能會有更好的解決。
備注：簡介部分僅作為理論參考，與本文程式和運作結果略有出入。
1 matlab版本
2014a
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