說到人臉識別，大部分的人第一反應(yīng)是“刷臉”，我們來看下人臉識別的定義：人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別。
說到人臉識別，大部分的人第一反應(yīng)是“刷臉”，我們來看下人臉識別的定義：人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別。
從上面這段話，我們能夠推斷出人臉識別需要：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配和識別這四個步驟，同時這也是人臉識別系統(tǒng)的四個組成部分。
人臉圖像采集及檢測
目前主流的人臉檢測及采集的方法有Adaboost人臉檢測算法、 基于特征的方法、基于模板的方法等等。
主要說說Adaboost人臉檢測算法。Adaboost人臉檢測算法，是基于積分圖、級聯(lián)檢測器和Adaboost算法的方法，該方法能夠檢測出正面人臉且檢測速度快。其核心思想是自動從多個弱分類器的空間中挑選出若干個分類器，構(gòu)成一個分類能力很強的強分類器。
缺點是在復(fù)雜背景中，AdaBoost人臉檢測算法容易受到復(fù)雜環(huán)境的影響，導致檢測結(jié)果并不穩(wěn)定，極易將類似人臉區(qū)域誤檢為人臉，誤檢率較高。
人臉圖像預(yù)處理
對于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測結(jié)果，對圖像進行處理并最終服務(wù)于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。對于人臉圖像而言，其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾光片濾波以及銳化等。
例如Gamma校正，通過變換增強圖像陰影或降低光區(qū)域的灰度值范圍，從而把人臉圖像的整體亮度變換到一個預(yù)先定義的標準人臉圖像。
經(jīng)過Gamma校正后的輸入和輸出圖像灰度值關(guān)系如圖所示：橫坐標是輸入灰度值，縱坐標是輸出灰度值，藍色曲線是gamma值小于1時的輸入輸出關(guān)系，紅色曲線是gamma值大于1時的輸入輸出關(guān)系。可以觀察到，當gamma值小于1時(藍色曲線)，圖像的整體亮度值得到提升，同時低灰度處的對比度得到增加，更利于分辯低灰度值時的圖像細節(jié)。
人臉圖像特征提取
人臉識別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學習的表征方法。
基于知識的表征方法主要是根據(jù)人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。
基于統(tǒng)計理論的方法是指利用統(tǒng)計分析與機器學習的方法分別尋找人臉與非人臉樣本特征，利用這些特征構(gòu)建分類，使用分類進行人臉檢測。它主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，支持向量機方法和隱馬爾可夫模型方法。基于統(tǒng)計理論的方法是通過樣本學習而不是根據(jù)人們的直觀印象得到的表象規(guī)律，因此可以減小由于人眼觀測不完整和不精確帶來的錯誤而不得不擴大檢測的范圍，但是這種方法需要大量的統(tǒng)計特性，樣本訓練費時費力。
人臉圖像匹配與識別
提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設(shè)定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據(jù)相似程度對人臉的身份信息進行判斷。
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