“刷臉”，顧名思義，背后是一項關(guān)鍵技術(shù)：人臉識別。

別看這兩年因為在智能手機上的使用而大熱，其實人臉識別技術(shù)較早的研究還要追溯到20世紀50年代，當時已經(jīng)有科學家在研究人臉輪廓的提取方法，但受限于技術(shù)水平，這項技術(shù)的相關(guān)研究一度停滯，人臉識別閘機，直到20世紀80年代，人臉識別的方法才有了新的突破，神經(jīng)生理學、腦神經(jīng)學、視覺等相關(guān)知識被引入，人臉識別進入了新的發(fā)展階段。

所以，人臉識別公司，當前階段的人臉識別不是單一的技術(shù)，而是融合了神經(jīng)生理學、腦神經(jīng)學、計算機視覺等多方面學科的技術(shù)。不過，本質(zhì)上它還是一項計算機視覺技術(shù)。

什么是人臉識別？

人臉識別顧名思義就是識別人臉的系統(tǒng)，人臉識別系統(tǒng)采用區(qū)域特征分析算法，融合計算機圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點，利用生物統(tǒng)計學的原理進行分析建立數(shù)學模型，實現(xiàn)在大規(guī)模人臉圖像數(shù)據(jù)庫中進行人臉檢索。從各種采集源獲取的人臉圖像可以迅速地與預先存儲的數(shù)以千萬計的圖像數(shù)據(jù)庫如逃犯照片庫、失蹤人口照片庫、常住人口照片庫等）完成比較，返回一個包含若干較相似人臉圖像的匹配列表。支持照片比照片、視頻流比照片、視頻流比視頻流等多種方式。可以實現(xiàn)在局域網(wǎng)、內(nèi)部網(wǎng)、Internet上進行照片比對和身份確認。

人臉識別的研究始于上世紀中期，經(jīng)歷了數(shù)十年的努力，現(xiàn)在已經(jīng)可以應用在我們的實際生活中，為我們提供各種便利。以下來看看人臉識別的技術(shù)原理：

人臉識別主要分為人臉檢測、特征提取和人臉識別三個過程.

1.人臉檢測：人臉檢測是指從輸入圖像中檢測并提取人臉圖像，通常采用haar特征和Adaboost算法 訓練級聯(lián)分類器對圖像中的每一塊進行分類。如果某一矩形區(qū)域通過了級聯(lián)分類器，則被判別為人臉圖像。

2.特征提取：特征提取是指通過一些數(shù)字來表征人臉信息，這些數(shù)字就是我們要提取的特征。常見的人臉特征分為兩類，一類是幾何特征，另一類是表征特征。幾何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之間的幾何關(guān)系，如距離、面積和角度等。由于算法利用了一些直觀的特征，計算量小。不過，由于其所需的特征點不能精準選擇，限制了它的應用范圍。另外，人臉識別一體機，當光照變化、人臉有外物遮擋、面部表情變化時，特征變化較大。所以說，這類算法只適合于人臉圖像的粗略識別，無法在實際中應用。

表征特征利用人臉圖像的灰度信息，池州人臉識別，通過一些算法提取全局或局部特征。其中比較常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先將圖像分成若干區(qū)域，在每個區(qū)域的像素640x960鄰域中用中心值作閾值化，將結(jié)果看成是二進制數(shù)。圖3顯示了一個LBP算子。LBP算子的特點是對單調(diào)灰度變化保持不變。每個區(qū)域通過這樣的運算得到一組直方圖，然后將所有的直方圖連起來組成一個大的直方圖并進行直方圖匹配計算進行分類。

3.人臉識別：這里提到的人臉識別是狹義的人臉識別，即將待識別人臉所提取的特征與數(shù)據(jù)庫中人臉的特征進行對比，根據(jù)相似度判別分類。而人臉識別又可以分為兩個大類：一類是確認，這是人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中已存的該人圖像比對的過程，回答你是不是你的問題；另一類是辨認，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，人臉辨認要比人臉確認困難，因為辨認需要進行海量數(shù)據(jù)的匹配。常用的分類器有較近鄰分類器、支持向量機等。

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