人脸识别技术原理

➤  人脸识别技术原理

人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：一是企业须建立一个包含大批量人脸图像的数据库，二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。而根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与检测、人脸图像的预处理、人脸图像特征的提取、人脸图像的匹配和识别。

（一）人脸图像的采集与检测

人脸图像的采集与检测具体可分为人脸图像的采集和人脸图像的检测两部分内容。

1.人脸图像的采集

采集人脸图像通常情况下有两种途径，分别是既有人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集。一些比较先进的人脸识别系统甚至可以支持有条件的过滤掉不符合人脸识别质量要求或者是清晰度质量较低的人脸图像，尽可能的做到清晰精准的采集。

▌既有人脸图像的批量导入：即将通过各种方式采集好的人脸图像批量导入至人脸识别系统，系统会自动完成逐个人脸图像的采集工作。

▌人脸图像的实时采集：即调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。

2.人脸图像的检测

一张包含人脸图像的图片通常情况下可能还会包含其他内容，这时候就需要进行必要的人脸检测。也就是在一张人脸图像之中，系统会精准的定位出人脸的位置和大小，在挑选出有用的图像信息的同时自动剔除掉其他多余的图像信息来进一步的保证人脸图像的精准采集。

（二）人脸图像的预处理

人脸图像的预处理的目的是在系统对人脸图像的检测基础之上，对人脸图像作出进一步的处理以利于人脸图像的特征提取。

人脸图像的预处理具体而言是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等一系列的复杂处理过程来使得该人脸图像无论是从光线、角度、距离、大小等任何方面来看均能够符合人脸图像的特征提取的标准要求。

（三）人脸图像的特征提取

目前主流的人脸识别系统可支持使用的特征通常可分为人脸视觉特征、人脸图像像素统计特征等，而人脸图像的特征提取就是针对人脸上的一些具体特征来提取的，特征提取的方法一般包括基于知识的提取方法或者基于代数特征的提取方法。

以基于知识的人脸识别提取方法中的一种为例，因为人脸主要是由眼睛、额头、鼻子、耳朵、下巴、嘴巴等部位组成，对这些部位以及它们之间的结构关系都是可以用几何形状特征来进行描述的，也就是说每一个人的人脸图像都可以有一个对应的几何形状特征，它可以帮助我们作为识别人脸的重要差异特征，这也是基于知识的提取方法中的一种。

（四）人脸图像的匹配和识别

我们可以在人脸识别系统中设定一个人脸相似程度的数值，再将对应的人脸图像与系统数据库中的所有人脸图像进行比对，若超过了预设的相似数值，那么系统将会把超过的人脸图像逐个输出，此时我们就需要根据人脸图像的相似程度高低和人脸本身的身份信息来进行精确筛选，这一精确筛选的过程又可以分为两类：其一是一对一的筛选，即对人脸身份进行确认过程；其二是一对多的筛选，即根据人脸相似程度进行匹配比对的过程。

➤  小结

人脸识别技术原理简单来讲就是建立人脸图像数据库、获取目标人脸图像、完成比对筛选。在人脸识别技术原理的具体实现流程上则分为人脸图像的采集与检测、人脸图像的预处理、人脸图像特征的提取、人脸图像的匹配和识别四部分内容。我们可以通过批量导入既有人脸图像和实时采集人脸图像这两种途径来完成人脸图像的采集工作，并通过一系列检测手段来使得该人脸图像符合特征提取的要求，然后再通过知识或者是其他的提取方法来提取识别人脸图像的若干重要特征，最后将高于一定的人脸相似程度数值的人脸图像导出以方便我们进行一对一和一对多的精确筛选。