人脸识别原理及算法

人脸识别原理就是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。

人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。

人脸识别是采用的分析算法。

人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。

主流的人脸识别系统基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

1、基于几何特征的方法是早、传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；

2、基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。

3、基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。

基于几何特征的方法

人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。

几何特征早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。

采用几何特征进行正面人脸识别系统一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但对几何特征提取的性进行了实验性的研究，结果不容乐观。

可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是：设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。

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第一.看看人脸识别系统有没有活体检测功能

活体检测功能，顾名思义，就是判断当前人员是否是活体生物的功能。活体检测分为合作型和非匹配型。合作的形式是人们按照要求做指定的动作。比如一眨眼，非合作形态不需要做任何动作。一般来说，不搭配可以和不协调搭配使用。毕竟人总是懒惰的，但是非匹配对人脸识别通道系统的硬件和算法有一定的要求。

第二.看看人脸识别系统能否应对复杂场景

场景和人都在变。人脸识别车道系统必须能够考虑环境变化、人员变动等突发情况。为了应对复杂环境，采用的人脸识别技术必须支持强光、弱光、夜间背光等多种复杂环境，能够检测正面、侧面等多种角度的人脸位置。只有这样，才能满足访问控制的需要，也才能提高人脸识别通道系统的效率。

第三，看人脸识别系统能否升级旧车道系统

能够直接对成人人脸闸机系统进行升级改造，不仅可以节省整个闸机系统所付出的昂贵成本，还可以节省材料，保护环境。旧的门制如果不能改造，新的门制一旦定下来，旧的就只有扔掉，卖掉，废除的命运。

第四，看本地是否部署了人脸识别通道系统的算法

一般来说，人脸识别渠道系统中的人脸识别算法会部署在云服务器上或者本地。如果部署在云端，对闸机系统的硬件配置要求不高。有些人的人脸闸机系统为了降低硬件成本，会把算法放在服务器上。这样做的后果是，一旦遇到停电，网络等突发情况无法通过人脸识别，可能会丢失数据。最好选择本地机器中的人脸识别算法。即使离线，也不影响使用。它还可以保护本地数据，避免数据丢失。

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