(芜湖职业技术学院，安徽 芜湖 241000)

0 引 言

随着信息技术的发展，为了减少银行前台工作人员的工作量，现大量的存取现金的操作都在ATM 机上操作。目前全国有大量的ATM机在使用。ATM机无人值守的现象给不法分子提供了可乘之机，很多起蓄意破坏ATM机的，或在ATM 机上安装读卡器盗刷信用卡的案件层出不穷。现ATM机上都安装摄像头，自动监控接近ATM机人员的行为，以预防和减少犯罪。如发生不法行为，通过摄像头捕捉人脸特征，利用人脸识别技术，进行人脸识别和人脸认证，以帮助发现可疑人物。 然而ATM机视频的人脸识别受光照、姿态变化、摄像头低分辨率的影响，造成很大的计算负担和系统损耗[1]。这就使得人脸识别技术本身也面对着一定难题[2]。

1 基于视频的人脸识影响因素

人脸识别技术是利用人脸的特征信息，根据已知的人脸数据库，对输入的人脸信息进行识别、验证。基于视频的人脸识别不同于基于静态图像的人脸识别技术，它利用视频中的动态信息进行识别。目前基于视频的人脸识别方法主要有：基于特征信息的人脸识别方法、基于统计模型的人脸识别方法和基于混合线索的人脸识别方法。基于视频的人脸识别技术难点主要是：

(1) 光照影响

人脸识别受光线影响，特别是从视频中提取动态信息更受光照影响[3]。针对这一问题，很多学者都提出自己的观点。有学者提出才有主成分分析方法进行识别，丢弃由光线对人脸识别的干扰。有学者提出局部二元模式，并将其改进，克服光照变化。……