人脸识别系统是如何找到人的？

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人脸识别系统是计算机科学的最新应用。它利用计算机技术和生物统计技术。在各种背景下识别出人脸。更进一步可以实施跟踪。它基于人的脸部特征。属于生物识别技术。

人脸识别的过程可以分成人脸检测。人脸跟踪和人脸比对三个过程。

人脸检测是在动态背景或者复杂背景下将人的面部找到。并从背景中分离出来。找到人脸。有数种方法可以实施。

1.设计人脸的标准模板。然后系统将采集到的图像和标准人脸模板进行对比。从匹配程度上判断是否存在人脸；

2.根据人面部的结构特征制定一个规则。系统提取图像的特征来通过这个规则计算。看是否符合规则。从而确定人脸；

3.利用人的面部肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；

4.将所有面像集合视为一个面像子空间。并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。

人脸跟踪则是将检测到的人脸部进行动态追踪。这是将模型与运动检测结合起来的方法。

人脸对比。这个很好理解。就是对检测到的人脸进行身份确认。也就是将采集到的人脸与人脸库中的数据进行匹配。人脸对比一般采用特征向量法和面纹模板两种技术。

1. 特征向量法。确定人的五官轮廓的大小。距离。相对位置等属性。计算出它们之间的几何特征。从而形成描述人脸的特征向量；

2. 面纹模板。将采集到的的人脸与库中的标准人脸模板或面相器官模板进行对比。将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。

随着科学技术的进步。人脸识别系统的准确度和反应速度也越来越高。在军事、安防、银行、电子商务等领域得到了广泛应用。

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什么是人脸识别？

生物识别认证是指通过计算机与光学、声学、生物传感器、生物识别技术的连接等高科技手段。利用人固有的身体特征。如指纹、声纹、人像、虹膜等进行身份认证。

在生物特征识别领域中。一种没有物理特征的人脸识别方法。它是通过人脸识别算法。对终端设备上的摄像头所拍摄的行为进行识别的方法。面部区域由原始行为方法获得。识别算法在中提取人脸属性。并根据这些特征进行识别的方法。

人脸识别的第一步是从原始图像中提取感兴趣的区域。现在。我们主要通过原始图像导入通道或视频流来获取原始图像。

基于统计的人脸检测方法

（1）举例说明。目前。国际上广泛采用人工神经网络。可以区分非人员样本和非人员样本。

（2）子空间法：人脸识别采用主子空间(特征人脸)。人脸识别采用子空间(人脸轮廓识别的附加空间)。根据控制区域子空间的投影能量。即与待检测区域的距离来确定数值。距离越小。人脸越漂亮、越明亮。同时。由于没有利用反采样提取的信息。所以对与人脸相似的物体识别能力不足。

（3）空间匹配滤波法。包括各种模式匹配法、人工特征分离法等。

任何人脸图像（减去平均人脸）都可以在子空间中进行投影。得到权重向量。计算该向量与每个人的权重向量之间的欧氏距离。得到人脸图像轮廓对应的最小距离。作为轮廓测试。下图是人脸识别建模、比对流程。