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几种典型的人脸识别方法

对人脸识别方法的研究主要有两大方向：一是基于人脸图像局部特征的识别方法；二是基于人脸图像整体特征的识别方法。基于人脸图像局部特征的识别通常抽取人脸如眼睛、眉毛、鼻子和嘴等、的位置，尺度以及彼此间的比率作为特征。进一步地可以用几何形状拟合人脸，从而以几何参数作为描述人脸的特征。由于此类方法通常要准确地抽取出位置、尺度、比率或几何参数作为描述人脸的特征，因此对人脸图像的表情变化比较敏感。同时，人脸分割的准确度也对人脸特征的提取有一定的影响。另外，该类方法并没有充分利用到人脸图像本身具有的获度信息，摄像头厂家，该方向已经不是人脸识别技术发展的主流方向。基于人脸图像整体特征的人脸识别方法由于不需要准确提取人脸图像中部件的具体信息，而且可以充分利用到人脸图像本身具有的灰度信息，因此可获得更好的识别性能。目前，绝大部分关于人脸识别方法的文章都是基于人脸图像整体特征的，主要有特征脸法、 较佳鉴别向量集法，贝叶斯法，基予傅立叶不变特征法，弹性的图匹配法，其他相关方法有线性子空间法，可变形模型法和***网络法。这些方法中有的侧重于表述人脸图像的特征提取，如弹性的图匹配法和傅立叶不变特征法；有的则侧重于分类，如较佳鉴别向量集法、贝叶斯法和***网络法；而有的则侧重于人脸图像重构，如特征脸法和线性子空间法。所有这些基于人脸图像整体特征的人脸识别方法均取得了一定的识别性能。

1.2.1基于几何特征的人脸识别方法

基于几何特征的人脸识别方法主要源于人脸识别的初期研究阶段。这种方法是以人脸各个官和几何关系为基础进行算法设计。对于不同人来说，脸上的各个官，如眼睛、鼻子、嘴巴以及整个脸部的轮廓具有不同的形状、大小、相对位置和分布情况。

在基于几何特征的人脸识别方法中，可以用一个矢量来表示提取出来的几何参数。如果要获得一个准确、稳定和可靠的识别结果，就要求这些被选出的几何特征参数包含足够丰富的辨识人脸的信息，且能反映不同人脸之间的差别。也就是说对这些矢量要求具有较高的模式分类能力，同时还要有一定的稳健性，能够消除由于时间变迁、光照变化等其他干扰因素所带来的影响。具体来沈，这些几何参数一般包括人脸上两个特征点之间的欧式距离、边缘曲率、角度等等。

在实际应用过程中，基于几何特征的人脸识别方法存在着两个方面的问题：

(1)如何快速、准确地检测出入脸的重要标志点依然是一个没有很好解决的问题。脸上的重要标志点，如瞳孔、嘴巴和鼻子，它们在脸上的位置是进行脸部几何参数计算和测量的基准。

(2)脸部几何特征在人脸辨识中的有效性问题，即脸部几何特征能够提供多少可供识别的信息量。

虽然各人脸的在形状、大小及分布上各不相同，但是这种上的差异性更多是体现在某些细微的感觉意义上。例如眼睛显得比较小、鼻子显得比较宽，以及皮肤的纹理、颜色上的差异等等。显然，这些特征中的一部分是难以准确测量出来或者是不能用几何参数准确描述的。所以仅靠增加脸上几何参数的数目来提高人脸识别率是不太现实的。由于进一步改善测量准度是十分困难的，因而通过增加脸部几何参数的数量来改善识别率结果，其影响是很小的。因此，基于少量人脸几何特征进行大规模人脸辨识的可靠性是不容乐观的。

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CMOS的介绍：

CMOS可指互补式金氧半元件及制程。在同样的功能需求下。[1]

自1958年美国德克萨斯仪器公司（TI）发明集成电路（IC）后，随着硅平面技术的发展，二十世纪六十年代先后发明了双极型和MOS型两种重要的集成电路，它标志着由电子管和晶体管制造电子整机的时***生了量和质的飞跃。

MOS是：金属-氧化物-半导体（Metal-Oxide-Semiconductor）结构的晶体管简称MOS晶体管，有P型MOS管和N型MOS管之分。由MOS管构成的集成电路称为MOS集成电路，而由PMOS管和NMOS管共同构成的互补型MOS集成电路即为CMOS-IC（Complementary MOS Integrated Circuit）。

数字集成电路按导电类型可分为双极型集成电路（主要为TTL）和单极型集成电路（CMOS、NMOS、PMOS等）。CMOS电路的单门静态功耗在毫微瓦（nw）数量级。

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随着社会的发展及技术的进步，社会各方面对快速有效的自动身份验证的需求可以说无处不在，并与日俱增。例如，某人是否是我国的居民，是否有权进入某安全系统，usb摄像头厂家，是否有权进行特定的交易等。尤其是自2001年美国“9．1l”发生以来，如何在车站、机场等公共场所利用高科技手段，迅速而准确地发现并确认分子成了目前世界各国在反恐斗争中普遍关注的问题。为此，各国都投入大量人力、物力研究发展各类识别技术，使得生物特征识别技术得到了极大的发展。生物特征识别技术主要包括：人脸识别、虹膜识别、***识别、步态识别、语音识别、笔迹识别、掌纹识别以及多生物特征融合识别等。人类通过视觉识别文字，感知外界信息。在客观世界中，有75％的信息量都来自视觉，因此让计算机或机器人具有视觉，是人工智能的重要环节。由于生物特征是人的内在属性，具有很强的稳定性和个体差异性，因此是身份验证理想的依据。与虹膜、***、***、掌纹等其他***生物特征识别系统相比，人脸识别系统更加直接、方便、友好，易于为用户所接受，并且通过人脸的表情、姿态分析，还能获得其它识别系统难以得到的一些信息。

人脸识别技术在***重要***及社会安防领域具有广泛用途。例如：安全系统的罪犯识别、、***、档案管理、视频会议、人机交互系统等身份识别和各类卡持有人的身份验证。同其他***生物特征(如：***、掌纹、虹膜、语音等)识别技术相比，人脸识别技术的隐性好，人脸识别系统更直接、友好，是当今国际反恐和安防重视的科技手段和攻关标志之一。虽然人类能毫不费力地识别出人脸及表情，但对人脸的机器自动识别确实一个难度极大的课题，它涉及到模式识别、图像处理及生理、心理学等诸多方面的知识。人脸识别技术的研究虽然己经取得了一定的可喜成果，但在实际应用中仍存在着许多严峻的问题。人脸的非刚体性、姿态、表情、发型以及化妆的多样性都给正确识别带来了困难，要让计算机像人一样方便地识别出大量的人脸，尚需不同科学研究领域的科学家共同不懈的努力。