一、研究背景
随着科技发展，社会进步，如今的信息量规模愈发庞大，增长速度也愈发加快，人类社会在这个世纪逐渐迈入了大数据时代。在这种条件下，以深度学习为代表的机器学习领域获得了科研学家们普遍的关注，在数据分析处理中展现出了前所未有的价值。深度学习以它独有的类脑、抽象的特征，在日常生活中运用广泛。其中，人脸识别就是被广泛应用的领域之一。人脸识别相比指纹、虹膜等其他传统的生物识别技术，具有非接触、非强制、易采集、并发性等优点，使用者没有任何心理障碍，更容易被用户接受，目前已经应用于交通、医疗、金融等行业和领域。人脸识别技术除了身份认证的功能之外，还能通过对人脸识别的结果进行进一步分析，得到诸如性别、年龄、表情等许多额外的丰富的信息，构建出更庞大的人类群体信息系统。
- 研究现状
目前人脸识别技术有多种方法，主要集中在模板匹配、示例学习、基于隐马尔可夫模型的方法和神经网络。下面主要介绍以深度神经网络为代表的人脸识别技术。
在众多的深度学习算法中，以卷积神经网络为代表的人脸识别算法取得了显著的成效。通过对比以往研究中各种特征提取方法的优劣，发现使用多层卷积神经网络的方法来解决人脸识别中的特征提取具有巨大的优势。相比于其他传统的人脸识别方法，卷积神经网络模型通过逐层地提取特征，能够学习更加复杂的人脸表示。可以通过在Deep ID模型的基础上改进人脸图像分割方式，从而提高人脸特征表示的精确度。可以采用滑动窗口的切割方法，使得人脸特征的表示信息更加完备和准确。出于减少计算量的考虑，在构建模型时，可以共享一组卷积神经网络模型的部分隐藏层，然后再在特征图上进行滑动窗口的分割，这样就能够更加高效地从人脸中提取多块区域的特征。在提取人脸特征之后，因为卷积神经网络的全连接层和输出层之间作为一个线性的分类器，很难实现较好的复杂人脸分类效果，而支持向量机则是已经经过验证了的优秀分类器，所以，可以采用支持向量机的方法来替代卷积神经网络作为最后的分类器。同时，由于人工蜂群算法能够以局部寻优行为使得全局最优值在群体中突显出来，具有较快收敛速度的优点，所以可以采用人工蜂群算法来优化支持向量机，从而提高分类的准确度。
尽管人脸识别技术研究已久，应用广泛，但仍旧存在很多难点，所以也有很多针对的模型优化方法。
- 采用一种基于融合全局和局部特征的人脸识别系统。由于通过单一方法提取到的图片往往对人脸特征的信息表达会出现不充分的情况，产生分类困难的问题，所以要提升算法全局和局部特征的学习和融合能力。可以通过采用不同方法分别提取出人脸图像中的全局和局部特征，最终通过分类器的决策级加权重的融合，从而使人脸信息获得更加全面的表示。这样可以为线性的分类算法提供更加强力的非线性的分类能力，从而提高人脸识别系统的识别率和稳定性。
- 使用改进的残差模块优化卷积神经网络模型。为了提取更加高阶的人脸图像信息，现在的深度学习模型正在往模型层次越来越深的方向发展，但是由此，却引出了深度学习网络模型性能下降的问题，即越深的神经网络越难以训练，如何优化深层模型成为了人脸识别技术研究的一个重点方向。参考Res Net的网络结构，可以在神经模型结构中引入残差模块，从而解决由于网络层次过深造成的模型计算性能退化的问题。更进一步，由于神经网络的结构复杂，参数数量规模巨大，很容易在训练过程中出现过拟合现象，为了解决多特征融合带来的计算量过大的问题，可以通过引入1times;1的微卷积结构来改进原有残差模块中卷积层的连接方式，从而使得参数数量大幅减少，提升模型训练速度，节约模型训练时间。
- 针对低分辨率人脸图像细节信息丢失严重的问题。由于低分辨率人脸图像和高分辨率人脸图像的特征不对应，不能进行有效的模型训练，所以要先将低分辨率图像进行数据清洗，使其所对应的人脸特征具有对不同姿态、局部遮挡等问题的鲁棒性，与此同时也具有不同人脸的特征差异性。通过大量样本的深层网络学习，抽取全连接层作为特征描述子，具有更本质的图像特征，能够有效减小低分辨率带来的影响，提升图像后续的识别效果。
- 针对单一样本的问题。有时获取人脸图像的方式单一，造成获取的图像样本数量过少，不能利用监督学习的方式进行训练，所以要进行样本扩充。首先将目标图像和待测图像利用深度学习模型提取出人脸图像特征，然后分别采用两种方法进行注册样本的扩充。相似性度量方法，是根据同一目标对象的高低分辨率图像特征要比不同目标对象相似度大的原理，通过非目标样本统计获得的判断阈值，将相似度落在置信区间内的样本扩充为目标注册样本;图像变换方法，是通过对人脸图像的平移、轻微旋转，以及局部少量随机遮挡等方式，将其生成的样本扩充为目标的注册样本。
- 应用前景
从目前情况来看，人脸识别技术的应用主要集中于金融、安防以及考勤/门禁，“刷脸”时代正式到来。将来的人脸识别技术会有以下的发展趋势：大数据与人脸识别的融合度进一步加深、3D识别将逐步取代2D识别、在智能家居和安防方面人脸识别具有无限可能。所以，随着技术进步和社会认同度的提高，人脸识别技术将大放光彩。
参考
[1] 李凡长. 机器学习理论及应用[M]. 合肥:中国科学技术大学出版社,2009
[2] 蒋盛益, 李霞, 郑琪. 数据挖掘原理与实践[M]. 北京:电子工业出版社.2011
[3] 罗刚. 自己动手写网络爬虫[M]..北京:清华大学出版社，2010
