人臉識別，是視覺模式識別的一個細分問題，也大概是最難解決的一個問題。 其實我們?nèi)嗣繒r每刻都在進行視覺模式識別，我們通過眼睛獲得視覺信息，這些信息經(jīng)過大腦的處理被識別為有意義的概念。于是我們知道了放在我們面前的是水杯、書本，還是什么別的東西。我們也無時無刻不在進行人臉識別，我們每天生活中遇到無數(shù)的人，從中認出那些熟人，和他們打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲開那些我們欠了錢還暫時還不上的人。然而這項看似簡單的任務(wù)，對機器來說卻并不那么容易實現(xiàn)。下面是對人臉識別技術(shù)進行原理分析。

　?。?）人臉檢測

　　面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：

　　①參考模板法

　　首先設(shè)計一個或數(shù)個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；

　　②人臉規(guī)則法

　　由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉；

　?、蹣悠穼W(xué)習(xí)法

　　這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器；

　?、苣w色模型法

　　這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。

　?、萏卣髯幽樂?/p>

　　這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

　　值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。

　?。?）人臉跟蹤

　　面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態(tài)目標跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結(jié)合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。

　　（3）人臉比對

　　面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，并找出最佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：

　　①特征向量法

　　該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。

　?、诿婕y模板法

　　該方法是在庫中存貯若干標準面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。

　　人臉識別技術(shù)的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識別算法。”這種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。