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人脸识别技术全面总结

自七十年代以来,人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域被研究最多的主题之一。基于人工设计的特征和传统机器学习技术的传统方法近来已被使用非常大型的数据集训练的深度神经网络取代。在这篇论文中,我们对流行的人脸识别方法进行了全面且最新的文献总结,其中既包括传统方法(基于几何的方法、整体方法、基于特征的方法和混合方法),也有深度学习方法。


引言


人脸识别是指能够识别或验证图像或视频中的主体的身份的技术。首个人脸识别算法诞生于七十年代初 [1,2]。自那以后,它们的准确度已经大幅提升,现在相比于指纹或虹膜识别 [3] 等传统上被认为更加稳健的生物识别方法,人们往往更偏爱人脸识别。让人脸识别比其它生物识别方法更受欢迎的一大不同之处是人脸识别本质上是非侵入性的。比如,指纹识别需要用户将手指按在传感器上,虹膜识别需要用户与相机靠得很近,语音识别则需要用户大声说话。相对而言,现代人脸识别系统仅需要用户处于相机的视野内(假设他们与相机的距离也合理)。这使得人脸识别成为了对用户最友好的生物识别方法。这也意味着人脸识别的潜在应用范围更广,因为它也可被部署在用户不期望与系统合作的环境中,比如监控系统中。人脸识别的其它常见应用还包括访问控制、欺诈检测、身份认证和社交媒体。


当被部署在无约束条件的环境中时,由于人脸图像在现实世界中的呈现具有高度的可变性(这类人脸图像通常被称为自然人脸(faces in-the-wild)),所以人脸识别也是最有挑战性的生物识别方法之一。人脸图像可变的地方包括头部姿势、年龄、遮挡、光照条件和人脸表情。图 1 给出了这些情况的示例。



图 1:在自然人脸图像中找到的典型变化。(a)头部姿势,(b)年龄,(c)光照,(d)面部表情,(e)遮挡。


人脸识别技术这些年已经发生了重大的变化。传统方法依赖于人工设计的特征(比如边和纹理描述量)与机器学习技术(比如主成分分析、线性判别分析或支持向量机)的组合。人工设计在无约束环境中对不同变化情况稳健的特征是很困难的,这使得过去的研究者侧重研究针对每种变化类型的专用方法,比如能应对不同年龄的方法 [4,5]、能应对不同姿势的方法 [6]、能应对不同光照条件的方法 [7,8] 等。近段时间,传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络(CNN)的深度学习方法接替。深度学习方法的主要优势是它们可用非常大型的数据集进行训练,从而学习到表征这些数据的最佳特征。网络上可用的大量自然人脸图像已让研究者可收集到大规模的人脸数据集 [9-15],这些图像包含了真实世界中的各种变化情况。使用这些数据集训练的基于 CNN 的人脸识别方法已经实现了非常高的准确度,因为它们能够学到人脸图像中稳健的特征,从而能够应对在训练过程中使用的人脸图像所呈现出的真实世界变化情况。此外,深度学习方法在计算机视觉方面的不断普及也在加速人脸识别研究的发展,因为 CNN 也正被用于解决许多其它计算机视觉任务,比如目标检测和识别、分割、光学字符识别、面部表情分析、年龄估计等。


人脸识别系统通常由以下构建模块组成:


人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置,如果有人脸,就返回包含每张人脸的边界框的坐标。如图 3a 所示。

人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点,在简单的 2D 对齐情况中,即为寻找最适合参考点的最佳仿射变换。图 3b 和 3c 展示了两张使用了同一组参考点对齐后的人脸图像。更复杂的 3D 对齐算法(如 [16])还能实现人脸正面化,即将人脸的姿势调整到正面向前。

人脸表征。在人脸表征阶段,人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量,这也被称为模板(template)。理想情况下,同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。

人脸匹配。在人脸匹配构建模块中,两个模板会进行比较,从而得到一个相似度分数,该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。

 


图 2:人脸识别的构建模块。


很多人认为人脸表征是人脸识别系统中最重要的组件,这也是本论文第二节所关注的重点。



图 3:(a)人脸检测器找到的边界框。(b)和(c):对齐后的人脸和参考点。


深度学习方法


卷积神经网络(CNN)是人脸识别方面最常用的一类深度学习方法。深度学习方法的主要优势是可用大量数据来训练,从而学到对训练数据中出现的变化情况稳健的人脸表征。这种方法不需要设计对不同类型的类内差异(比如光照、姿势、面部表情、年龄等)稳健的特定特征,而是可以从训练数据中学到它们。深度学习方法的主要短板是它们需要使用非常大的数据集来训练,而且这些数据集中需要包含足够的变化,从而可以泛化到未曾见过的样本上。幸运的是,一些包含自然人脸图像的大

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