人臉識別將是下述內(nèi)容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對人臉識別的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識和了解，詳細(xì)內(nèi)容如下。

一、人臉識別技術(shù)的工作原理

簡單說，人臉識別軟件就是使用多種測量方法和技術(shù)來掃描人臉，包括熱成像、3D人臉地圖、獨特特征(也稱為地標(biāo))分類等分析面部特征的幾何比例，關(guān)鍵面部特征之間的映射距離，皮膚表面紋理。人臉識別技術(shù)屬于生物統(tǒng)計學(xué)的范疇，即生物數(shù)據(jù)的測量。生物識別技術(shù)的其他例子包括指紋掃描和眼睛/虹膜掃描系統(tǒng)。

現(xiàn)在，人臉識別法主要集中在二維圖像方面，二維人臉識別主要利用分布在人臉上從低到高80個節(jié)點或標(biāo)點，通過測量眼睛、顴骨、下巴等之間的間距來進(jìn)行身份認(rèn)證。在這里，節(jié)點是用來測量一個人面部變量的端點，比如鼻子的長度或?qū)挾?、眼窩的深度和顴骨的形狀。該系統(tǒng)的工作原理是捕捉個人面部數(shù)字圖像上節(jié)點的數(shù)據(jù)，并將結(jié)果數(shù)據(jù)存儲為面紋。然后，臉紋被用作與從圖像或視頻中捕捉的人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行比較的基礎(chǔ)。

雖然人臉識別軟件只使用80個節(jié)點，但在條件允許的情況下，可以快速準(zhǔn)確地識別目標(biāo)個體。然而，如果受試者的臉部分被遮擋，或者在側(cè)面而不是面向前方，這種軟件就不那么可靠了。根據(jù)美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)協(xié)會(NIST)，自1993年以來，人臉識別系統(tǒng)的誤報率每兩年就減少一半。

二、人臉識別處理流程

1、人臉圖像采集及檢測

人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時，采集設(shè)備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現(xiàn)人臉檢測。

2、人臉圖像預(yù)處理

人臉圖像預(yù)處理：對于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測結(jié)果，對圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進(jìn)行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。對于人臉圖像而言，其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。

3、人臉圖像特征提取

人臉圖像特征提?。喝四樧R別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進(jìn)行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法;另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學(xué)習(xí)的表征方法。

4、人臉圖像匹配與識別

人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過設(shè)定一個閾值，當(dāng)相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度對人臉的身份信息進(jìn)行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認(rèn)，是一對一進(jìn)行圖像比較的過程，另一類是辨認(rèn)，是一對多進(jìn)行圖像匹配對比的過程。

最后，小編誠心感謝大家的閱讀。你們的每一次閱讀，對小編來說都是莫大的鼓勵和鼓舞。希望大家對人臉識別已經(jīng)具備了初步的認(rèn)識，最后的最后，祝大家有個精彩的一天。