人脸识别技术原理分析

2.有人的场景，只要人特别是人脸正确曝光，人们就认为这张照片是正确曝光的，哪怕背景是过爆或是欠爆，这是人的视觉习惯。第二是模式识别方面，计算机视觉、生物特征识别(人脸、声纹、指纹、虹膜)应用日益广泛，但机器统筹视觉、听觉、触觉、嗅觉等的综合感知、推理能力不足。第二是视觉交互，人脸识别、人脸跟随、手势识别、人体跟随、人体检测、物体识别。

人脸识别技术原理分为三个部分：

（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否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：

①参考模板法

首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采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否存在人脸；

②人脸规则法

由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；

③样品学习法

这种方法即采用模式识别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

这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

⑤特征子脸法

这种方法是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空间的投影之间的距离判断是否存在面像。

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用。

（2）人脸跟踪

融合“基于特征的检测机制”和“基于原理的检测机制”形成的“柔性检测”机制，它最大的特点就是基于原理的检测方法与基于特征的检测方法并存，有机组合了两种检测方法的优势。每日推送新公司和投资并购事件，实现企业和行业的动态 踪每日推送新公司和投资并购事件，实现企业和行业的动 跟踪 每日推送新公司和投资并购事件，实现企业和行业 动态跟踪每日推送新公司和投资并购事件，实现企业和行 的动态跟踪 每日推送新公司和投资并购事件，实现企业 每日推送新公司和投资并购事件，实现企业和行业的动态 踪每日推送新公司和投资并购事件，实现企业和行业的动 跟踪 每日推送新公司和投资并购事件，实现企业和行业 动态跟踪每日推送新公司和投资并购事件，实现企业和行 的动态跟踪 每日推送新公司和投资并购事件，实现企业每日推送新公司和投资并购事件，实现企业和行业的动态 踪每日推送新公司和投资并购事件，实现企业和行业的动 跟踪 每日推送新公司和投资并购事件，实现企业和行业 动态跟踪每日推送新公司和投资并购事件，实现企业和行 的动态跟踪 每日推送新公司和投资并购事件，实现企业。在农产品无损检测技术研究方面，将近红外光谱技术、机器视觉技术、电子鼻等无损检测技术与农产品加工技术相结合，进行了“基于复阻抗特性和电子鼻的淡水鱼新鲜度快速检测方法研究”、“基于多源信息融合板栗分选无损检测方法”、“多传感器融合技术的猪肉品质快速检测方法”、“基于近红外光谱的食用油检测方法研究”、“基于近红外光谱技术的果蔬农药残留检测方法研究”等工作。

（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依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：

①特征向量法

第一个问题的回答，就形成了两大流派：如果这个轮廓是参数表示的，那么就是参数活动轮廓模型（parametric active contour model），典型为snake模型，如果这几个轮廓是几何表示的，那么就是几何活动轮廓模型（geometric active contour model），即水平集方法（level set），他是把二维的轮廓嵌入到三维的曲面的零水平面来表达的（可以理解为一座山峰的等高线，某个等高线把山峰切了，这个高度山峰的水平形状就出来了，也就是轮廓了），所以低维的演化曲线或曲面，表达为高维函数曲面的零水平集的间接表达形式（这个轮廓的变化，直观上我们就可以调整山峰的形状或者调整等高线的高度来得到）。第一个问题的回答，就形成了两大流派：如果这个轮廓是参数表示的，那么就是参数活动轮廓模型（parametric active contour model），典型为snake模型，如果这个轮廓是几何表示的直方图匹配原理，那么就是几何活动轮廓模型（geometric active contour model），即水平集方法（level set），它是把二维的轮廓嵌入到三维的曲面的零水平面来表达的（可以理解为一座山峰的等高线，某个等高线把山峰切了，这个高度山峰的水平形状就出来了，也就是轮廓了），所以低维的演化曲线或曲面，表达为高维函数曲面的零水平集的间接表达形式（这个轮廓的变化，直观上我们就可以调整山峰的形状或者调整登高线的高度来得到）。产生上述问题的主要原因在于面向像元方法仅以独立像元的光谱特征作为分类的唯一输入，而不考虑像元及其邻域构造出的纹理特征、以及某一区域具有的几何及其他特征。

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用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。

人脸识别技术原理分析——识别过程

一般分三步：

7、可扩展性好:它的采集端完全可以采用现有视频监控系统的摄像设备，后端应用的扩展性决定了人脸识别可以应用在出入控制、黑名单监控、人脸照片搜索等多领域。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。在“赋能机器之眼，构建城市大脑”的愿景下，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。

（2）获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。

（3）用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辨认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。

人脸识别技术原理分析——技术流程

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。

实际上，ios 7 中 cidetector 的脸部识别技术，使用了 viola-jones 这种基于简单特征的对象识别技术，此技术早在 2001 年就由同是毕业于麻省理工学院的 paulviola（目前就职于亚马逊） 及 michael jones（现供职于三菱电机研究实验室，merl）两人共同提出，基于 adaboost 算法，使用 haar-like 小波特征（简称类 haar 特征，是一种用来描述图像的数字特征）和积分图方法进行人脸检测。人脸检测比较出名的是haar+adaboost方法，其实目前的opencv也支持lbp+adaboost和hog+adaboost方法进行目标检测，从目前我的使用效果来看，lbp+adaboost方法用在目标检测中的效果比haar特征、hog特征都要好(hog特征用的不多，主要是haar和lbp)，而且lbp特征的训练速度比haar和hog都要快很多。人脸检测api不是依靠面部特征来检测一张人脸，而是在检测到人脸之后才能检测面部特征。

八字分以下四类：八字强、八字弱、八字从强、八字从弱 常见的八字分类有两种：八字强、八字弱。 八字强、弱或八字从强、从弱只是八字分类的一种格式，不代表八字的好与坏，八字的好与坏要具体分析命局之间的相互关系才能知道。智能手机：人脸检测和分类技术早已经被运用到智能手机应用中，例如oppo、小米等手机中，应用了商汤的人脸聚类功能，云端存储照片将被自动分类，避免了手动分类 照片的繁琐操作，优化了用户体验。

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直方图匹配原理，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官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，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

块匹配法则是以一幅图像重叠区域中的一块作为模板，在另一幅图像中搜索与此模板最相似的匹配块，这种算法精度较高，但计算量过大。 还可按照人脸类型搜索、过滤图像，从图像中分辨面部特征并搜索相似面孔，让图片管理便捷轻松。与模板图像的lmsa特征矢量集进行识别和逻辑判断。