人脸识别系统

人脸识别的主要流程是什么

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。人脸图像采集及检测人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。

当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。

人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。人脸图像预处理人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。

系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。人脸图像特征提取人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。

人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸器馆的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，荣昌人脸识别，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

人脸图像匹配与识别人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，人脸识别门禁，根据相似程度对人脸的信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

人脸识别门禁系统应用目的

　　目前针对门禁系统的身份识别大多是以某种“物”为介质的识别或手指、虹膜、人脸等生物识别。其主要区别如下：

1、以射频卡为代表的系统，主要是以“物”为介质的识别，从本质上来说，人脸识别原理，这种方法验证是该人持有的某种“物”而不是验证该人本身。只要“物”的有效性得到确认，则持有该“物”的人的身份也随之得到确认。这种以“物”认人的办法存在的漏洞显而易见：“物”的丢失会导致合法的人无法被认证，“物”被盗用将反使非法的人得到合法的验证。

2、生物特征识别：如指纹、虹膜、人脸、声音等，主要采用自动化技术测量其身体特征或个人行为特点，并将这些特征或特点与数据库的模版数据进行比较，完成认证的一种解决方案。

A、指纹识别：在所有用于个体辨识的人体生物特征中，指纹特征是最早被发现和应用的。但每次使用指纹时都会在指纹采集头上留下用户的指纹印痕，而这些指纹痕迹存在被用来复制的可能性；另外因某些人或某些群体指纹特征很少，人脸识别系统，故而很难成像，所以需要多次识别或不能识别；

B、虹膜识别：目前的虹膜识别没有进行过任何的测试，只是用统计学原理进行过小规模的试验，没有进行过现实世界的认证实验；同时对光源的要求非常高，设备所需材质昂贵，性价比低，同时黑眼睛极难读取；

C、声音识别：声音因为变化的范围太大，故而很难进行一些精准的匹配；声音会随着音量、速度和音质的变化（例如当你感冒时）而影响到采集和对比的结果；同时声音识别容易用录在磁带上的声音来欺骗声音识别系统；

D、人脸识别：是利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，具备自然性、非强制性和非接触性等特点。同时人脸识别利用的是人脸的特性，不易被复制，识别率高，识别速度快；另外人脸识别成功通过双胞胎的测试，在应用性能上能得到测试认可；

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