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人臉識別技術知識普及

　　人臉識別技術是一種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一系列比對的、基于人的臉部特征信息進行身份識別的生物識別技術，通常也叫人像識別或面部識別。

　　將待識別人臉所提取的特征與數據庫中人臉的特征進行對比，根據相似度判別分類。而人臉識別又可以分為兩個大類：一類是確認，這是人臉圖像與數據庫中已存的該人圖像比對的過程，回答你是不是你的問題;另一類是辨認，這是人臉圖像與數據庫中已存的所有圖像匹配的過程，回答你是誰的問題。顯然，人臉辨認要比人臉確認困難，因為辨認需要進行海量數據的匹配。

　　與指紋應用方式類似，人臉識別技術目前比較成熟的也是考勤機。因為在考勤系統中，用戶是主動配合的，可以在特定的環境下獲取符合要求的人臉。這就為人臉識別提供了良好的輸入源，往往可以得到滿意的結果。但是在一些公共場所安裝的視頻監控探頭，由于光線、角度問題，得到的人臉圖像很難比對成功。這也是未來人臉識別技術發展必須要解決的難題之一。

　　人臉識別目前來講具體分為以下幾個步驟：

　　1、人臉檢測：根據眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之間的幾何位置關系來檢測人臉，即在一幅圖像或一系列圖像（比如視頻）中判斷是否有人臉，若有則返回人臉的大小、位置等信息。

　　2、人臉圖像預處理：系統獲取的原始圖形由于受到各種條件的限制和隨機干擾，必須在圖像處理的早期階段進行灰度校正、噪聲過濾圖像預處理。人臉圖像預處理主要包括：人臉對準，人臉圖像增強，以及歸一化等工作。

　　3、人臉圖像特征提取：人臉識別提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。

　　4、人臉圖像匹配與識別：人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉的特征模板進行比較，根據相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是人臉確認，是一對一進行圖像比較的過程，根據其相似程度來判斷是否是同一個人，相似程度一般以能否超過某以量化閾值為依據。

　　另一類是人臉辨認，是一對多進行圖像對比，將某人面像與數據庫中的多人的人臉進行對比，并根據比對結果來鑒定此人身份，或找到其中最相似的人臉，并按照相似程度的大小輸出檢測結果。烏鎮互聯網大會中的刷臉注冊系統，百度大廈的閘機，人停留1到2秒即可通過，這就是1：N的人臉識別。