王 浩

（澳大利亚昆士兰大学信息技术与电气工程学院 布里斯班 4072）

1 引言

近几年来，人脸识别技术变得越来越火热，该技术也是被应用到了人们生活中的方方面面。然而，人脸识别至今仍然没有一个严格的定义［1］。一般来说，狭义的人脸识别是一种用于身份验证的计算机视觉技术，其也成为了继识别卡认证、密钥认证等传统身份识别和虹膜识别、声纹识别、指纹识别等生物信息识别后又一可行的生物信息识别技术［2～3］；广义的人脸识别则是将其视为一种对图像或者视频流中的人脸进行识别的技术，例如在一些美图软件中，正是利用该技术识别人脸，然后再对人脸图像进行相关处理。然而，由于拍摄角度、快门速度、相机抖动、电子元器件、光照强度等方面的原因，图像信息难免会受到诸如高斯噪声、泊松噪声、乘性噪声、椒盐噪声等噪声的影响，导致信息熵增大，进而使人脸识别的正常进行受到干扰［4］。同时，模糊、侧脸、遮挡等情况的发生，同样也会给人脸识别过程造成困难。

本次研究的目标是综述当今人脸识别方法，报告当今人脸识别技术的现状，并展望提高人脸识别技术在图像信息受到噪声干扰以及人脸图像存在模糊、侧脸、遮挡等情况下的图像处理效率和人脸匹配正确率的未来研究方向。虽然人脸识别技术在图像信息不受噪声或受轻微噪声的影响下已经取得了令人瞩目的成就，但是在图像信息受噪声或者受光照、模糊、侧脸、遮挡等现象影响较严重的情况下，其图像处理效率以及人脸匹配正确率依然有较大的提升空间［1，4］。……