人脸识别系统原理（人脸识别技术主要算法原理）( 五 ) 人脸识别系统原理（人脸识别

根据2000年公开发表的FERET’97测试报告，美国南加州大学(USC)、马里兰大学(UMD)、麻省理工学院(MIT)等研究机构的面像识别技术具有最好的识别性能。在训练集和测试集摄像条件相似的200人的识别测试中，几个系统都产生了接近100%的识别率。值得一提的是，即使是最简单的相关匹配算法也具有很高的识别性能。在更大对象集的FERET测试中（人数大于等于1166人），在同一摄像条件下采集的正面图像识别中，最高首选识别率为95%；而对用不同的摄像机和不同的光照条件采集的测试图像，最高首选识别率骤降为82%；对一年后采集的图像测试，最大的准确率仅仅接近51% 。
该测试结果表明，目前的面像识别算法对于不同的摄像机、不同的光照条件和年龄变化的适应能力非常差，理应得到研究者的足够重视。而且值得注意的是，该测试中所用的人脸图像均为比较标准的正面人脸图像，姿态变化非常小，也没有夸张的表情和饰物，以及没有提及面部毛发改变的情况。所以，我们认为，除了FERET测试所揭示的上述面像识别研究需要面对的问题之外，还需要考虑诸如姿态、饰物（眼镜、帽子等）、面部表情、面部毛发等可变因素对面像识别性能的影响。这些因素也是开发实用的面像识别产品时必然会遇到的最关键的技术问题。
为进一步测试商业面像识别系统的性能，并揭示2000年前后面像识别技术的最新进展，美国国防部的反毒品技术开发计划办公室于去年5月和6月对美国的主要商业面像识别系统进行了评测，称为FRVT’2000（Face Recognition Vender Test）评测。该计划邀请了美国所有面像识别系统厂商参加，共24家，但只有8家响应，最终有5家公司参加了评测，而只有3家的系统在规定时间内完成了全部对比实验。可以认为，这3家公司的产品是目前最具竞争力的商业识别系统，它们分别是FaceIt系统、Lau Tech.公司的系统和C-VIS公司的系统。FRVT’2000评估了这些系统对图像压缩、用户-摄像机距离、表情、光照、录制设备、姿态、分辨率和时间间隔等影响因素的识别性能。结果表明，面像识别系统的性能与1997年的测试相比有了一定的进步，但其识别性能对各种条件，如光照、老化、距离、姿态等，仍然离人们的期望值较远。
国内：
中科院－上海银晨
近年来，国内学者在对特征脸技术进行认真研究的基础上，尝试了基于特征脸特征提取方法和各种后端分类器相结合的方法，并提出了各种各样的改进版本或扩展算法，主要的研究内容包括线性/非线性判别分析(LDA/KDA)、Bayesian概率模型、支持矢量机（SVM）、人工神经网络(NN)以及类内和类间双子空间(inter/intra-class dual subspace)分析方法等等。
近年来，中科院计算所在对特征脸技术进行认真研究的基础上，尝试了基于特征脸特征提取方法和各种后端分类器相结合的方法，并提出了各种各样的改进版本或扩展算法，主要的研究内容包括线性/非线性判别分析(LDA/KDA)、Bayesian概率模型、支持矢量机（SVM）、人工神经网络(NN)以及类内和类间双子空间(inter/intra-class dual subspace)分析方法等等。
针对Eigenface算法的缺点，中科院计算所提出了特定人脸子空间(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，而中科院计算所的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，中科院计算所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。在Yale人脸库、本实验室350人图像库上的对比实验也表明中科院计算所提出的方法比传统的特征脸方法、模板匹配方法对表情、光照、和一定范围内的姿态变化具有更好的鲁棒性，具有更优的识别性能。