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人臉識(shí)別技術(shù)知識(shí)普及

　　人臉識(shí)別技術(shù)是一種用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行一系列比對(duì)的、基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的生物識(shí)別技術(shù)，通常也叫人像識(shí)別或面部識(shí)別。

　　將待識(shí)別人臉?biāo)崛〉奶卣髋c數(shù)據(jù)庫中人臉的特征進(jìn)行對(duì)比，根據(jù)相似度判別分類。而人臉識(shí)別又可以分為兩個(gè)大類：一類是確認(rèn)，這是人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中已存的該人圖像比對(duì)的過程，回答你是不是你的問題;另一類是辨認(rèn)，這是人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中已存的所有圖像匹配的過程，回答你是誰的問題。顯然，人臉辨認(rèn)要比人臉確認(rèn)困難，因?yàn)楸嬲J(rèn)需要進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的匹配。

　　與指紋應(yīng)用方式類似，人臉識(shí)別技術(shù)目前比較成熟的也是考勤機(jī)。因?yàn)樵诳记谙到y(tǒng)中，用戶是主動(dòng)配合的，可以在特定的環(huán)境下獲取符合要求的人臉。這就為人臉識(shí)別提供了良好的輸入源，往往可以得到滿意的結(jié)果。但是在一些公共場(chǎng)所安裝的視頻監(jiān)控探頭，由于光線、角度問題，得到的人臉圖像很難比對(duì)成功。這也是未來人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展必須要解決的難題之一。

　　人臉識(shí)別目前來講具體分為以下幾個(gè)步驟：

　　1、人臉檢測(cè)：根據(jù)眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之間的幾何位置關(guān)系來檢測(cè)人臉，即在一幅圖像或一系列圖像（比如視頻）中判斷是否有人臉，若有則返回人臉的大小、位置等信息。

　　2、人臉圖像預(yù)處理：系統(tǒng)獲取的原始圖形由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾，必須在圖像處理的早期階段進(jìn)行灰度校正、噪聲過濾圖像預(yù)處理。人臉圖像預(yù)處理主要包括：人臉對(duì)準(zhǔn)，人臉圖像增強(qiáng)，以及歸一化等工作。

　　3、人臉圖像特征提取：人臉識(shí)別提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過程。

　　4、人臉圖像匹配與識(shí)別：人臉識(shí)別就是將待識(shí)別的人臉特征與已得到的人臉的特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度對(duì)人臉的身份信息進(jìn)行判斷。這一過程又分為兩類：一類是人臉確認(rèn)，是一對(duì)一進(jìn)行圖像比較的過程，根據(jù)其相似程度來判斷是否是同一個(gè)人，相似程度一般以能否超過某以量化閾值為依據(jù)。

　　另一類是人臉辨認(rèn)，是一對(duì)多進(jìn)行圖像對(duì)比，將某人面像與數(shù)據(jù)庫中的多人的人臉進(jìn)行對(duì)比，并根據(jù)比對(duì)結(jié)果來鑒定此人身份，或找到其中最相似的人臉，并按照相似程度的大小輸出檢測(cè)結(jié)果。烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)中的刷臉注冊(cè)系統(tǒng)，百度大廈的閘機(jī)，人停留1到2秒即可通過，這就是1：N的人臉識(shí)別。