Viola-Jones方法，人脸识别研究组。《智能环保垃圾处理设备》发布的公告得知人脸识别参考文献为Viola-Jones方法，人脸识别研究组。包括人脸检测，人脸预处理和人脸等方向。
计算机人脸识别是一个复杂和困难的问题，其原因是：（1）人脸是由复杂的三维曲面构成的可变形体，难以用数学描述；（2）所有人的人脸结构高度相似，而人脸的图像又受年龄和成像条件的影响，这使得同一人在不同条件下的差别可能比不同的人在相同条件下的差别还要大。因此，人脸识别技术实用化所需解决的重要问题是研究能在上述变化条件下可靠工作的人脸识别技术，即鲁棒的人脸识别技术。实现鲁棒的人脸识别涉及人脸检测、特征检测、人脸描述、建模、识别等技术，而其中最关键的是特征检测。基于上述理解，本论文以鲁棒的人脸识别为目标，以人脸特征检测为重点进行了相关的研究，并取得了如下创新性成果：1、提出多线索自适应人脸特征检测方法，将多种人脸线索通过导引、校验、纠错等方式相融合，实现了在姿态、背景和光照变化的情况下人脸特征的可靠检测。与现有典型的特征检测方法相比，正确率和适应性有显著提高（对于姿态变化的情况，正确率提高10%左右），从而使人脸特征检测技术达到实用阶段。2、提出图像分析和运动分析相结合的交叉验证方法，实现了活动图像人脸特征检测中的自动纠错和特征估计机制，从而使视频中人脸特征自动检测的正确率达到98%以上，为基于...
It is difficult to implement the face recognition mechanism using computers for several reasons. First, human face is a deformable object composed of complex 3D curve surfaces, which is hard to be represented in form of mathematics. Secondly, faces of different persons have the similar structure. On the other side, the face images are greatly dependent on ages and photography conditions. This results that the difference between two face images of two different persons taken under the same photography co...
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
2.1 指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
2.2 人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
2.3 文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K K.Information Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
点击下页还有更多>>>图像识别技术论文
人脸检测就是在一副图像或一序列图像（比如视频）中判断是否有人脸，若有则返回人脸的大小、位置等信息。人脸识别则是在假设图像或者图像序列中有人脸的情况下，根据人脸的特征判断人的身份等信息。在早期，人脸检测是作为人脸识别的一个过程出现的。但现在人脸检测的应用范围已经远远超出了人脸识别，人脸检测在数码相机，监控网络，机器视觉、模式识别等领域都有重要的实践与理论意义。
参考文献：《人脸识别——原理、方法与技术》，王映辉编，科学出版社；
《Detecting
Faces
in
Images：A
Survey》：Ming-Hsuan
Yang（杨铭轩），David
J.
Kriegman，Narendra
Ahuja，IEEE
Transa
on
PA
and
Machine
Intelligence
文献如下：
[1] Rothe R, Timofte R, Gool L V. Deep Expectation of Real andApparent Age from a Single Image Without Facial Landmarks[J].International Journal of Computer Vision, 2016:1-14.
[2] Eidinger E, Enbar R, Hassner T. Age and Gender Estimation of Unfiltered Faces[J]. IEEE Transactions on Information Forensics & Security, 2014, 9(12):2170-2179.
[3] Chen B C, Chen C S, Hsu W H. Face Recognition and RetrievalUsing Cross-Age Reference Coding With Cross-Age CelebrityDataset[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2015, 17(6):804-815.
[4]王先梅，梁玲燕，王志良，胡四泉. 人脸图像的年龄估计技术研究[J]．中国图象图形学报，2012, 17( 6) : 603-618。
[5] 郑德鹏, 杜吉祥, 翟传敏. 基于深度学习MPCANet 的年龄估计 [J].南京师大学报(自然科学版), 2017, 40(1):20-26。
知网可以查找文献。年龄估计的现状：
简单地说，基于人脸图像的年龄估计是指机器根据面部图像推测出人的大概年龄或所属的年龄范围( 年龄段)。基于人脸图像的年龄估计系统一般分为人脸检测与定位，年龄特征提取，年龄估计，系统性能评价几个部分。根据提取特征方式的不同又分为传统方法和深度学习方法。
如果基于人脸图像的年龄估计问题得到解决，那么在日常生活中基于年龄信息的各种人机交互系统将在现实生活中有着极大的应用需求。
市场主流年龄估计软件包括商汤科技，face++，百度云AI体验中心，腾讯云AI体验中心，年龄检测仪。我们随机拿了一些名人照片做测试，总体说来face++在测试集上表现最好。
传统方法研究思路，自然就是手动提取特征。
传统方法即手动提取特征，传统方法可粗略划分为手动提取特征和年龄估计两个阶段。
根据特征所反映的人脸信息，可以将常用的人脸年龄特征分为形状特征、纹理特征、代数特征以及混合特征。
由于每种类型的特征均从不同角度描述了人脸图像，为了充分利用各种特征的优点，研究人员通常综合集成多种人脸特征，并采用不同的数学方法对其进行处理，从而形成了各具特色的面部年龄特征提取模型。
常见的特征提取模型包括人体测量学模型( anthropometric models) 、特征子空间模型(AGES) 、柔性模型( flexible models) 、流形学习( age manifold)以及外观模型( appearance model) 等。
