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

一、人臉識別技術的工作原理

簡單說，人臉識別軟件就是使用多種測量方法和技術來掃描人臉，包括熱成像、3D人臉地圖、獨特特征(也稱為地標)分類等分析面部特征的幾何比例，關鍵面部特征之間的映射距離，皮膚表面紋理。人臉識別技術屬于生物統(tǒng)計學的范疇，即生物數(shù)據(jù)的測量。生物識別技術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)點或標點，通過測量眼睛、顴骨、下巴等之間的間距來進行身份認證。在這里，節(jié)點是用來測量一個人面部變量的端點，比如鼻子的長度或寬度、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)進行比較的基礎。

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，可以快速準確地識別目標個體。然而，如果受試者的臉部分被遮擋，或者在側面而不是面向前方，這種軟件就不那么可靠了。根據(jù)美國國家標準與技術協(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。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時，采集設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處理，即在圖像中準確標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、結構特征及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、人臉圖像預處理

人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并最終服務于特征提取的過程。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行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預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行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。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)計學習的表征方法。

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行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。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行比較，根據(jù)相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行圖像比較的過程，另一類是辨認，是一對多進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具備了初步的認識，最后的最后，祝大家有個精彩的一天。