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人脸识别是如何实现的?

2017-02-12 06:04:43

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人脸辨认，1种基于人的面部特点信息进行身份认证的生物特点辨认技术。最近几年来，随着欧美发达国家人脸辨认技术开始进入实用阶段后，人脸辨认迅速成为最近几年来全球的1个市场热门。

人脸辨认技术包括3个部份：

1.人脸检测

面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是不是存在面像，并分离出这类面像。1般有以下几种方法：

①参考模板法

首先设计1个或数个标准人脸的模板，然后计算测试收集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是不是存在人脸；

②人脸规则法

由于人脸具有1定的结构散布特点，所谓人脸规则的方法即提取这些特点生成相应的规则以判断测试样品是不是包括人脸；

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③样品学习法

这类方法即采取模式辨认中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；

④肤色模型法

这类方法是根据面貌肤色在色采空间中散布相对集中的规律来进行检测。

⑤特点子脸法

这类方法是将所有面像集合视为1个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是不是存在面像。

值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采取。

2.人脸跟踪

面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采取基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。另外，利用肤色模型跟踪也不失为1种简单而有效的手段。

3.人脸比对

面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像顺次进行比对，并找出最好的匹配对象。所以，面像的描写决定了面像辨认的具体方法与性能。主要采取特点向量与面纹模板两种描写方法：

①特点向量法

该方法是先肯定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像5官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特点量，而这些特点量构成1描写该面像的特点向量。

②面纹模板法

该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采取归1化相干量度量进行匹配。另外，还有采取模式辨认的自相干网络或特点与模板相结合的方法。

人脸辨认技术的核心实际为“局部人体特点分析”和“图形/神经辨认算法。”这类算法是利用人体脸部各器官及特点部位的方法。如对应几何关系多数据构成辨认参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。1般要求判断时间低于1秒。

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