1.人脸识别简介
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
2.人脸识别基本步骤
2.1 图像采集和检测
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。人脸采集一般都是需要同一个人的多张人脸图片，可以有不同的表情，不同的装饰，男士可以同时采集有胡子和没有胡子的图像。图像采集可以根据试验的难度来采集，背景越复杂，识别难度越大。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。
2.2 图像预处理
对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，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。简单的说就是把所拍摄的图像进行细致化的处理，并将检测到的人脸分割成一定大小的图片，便于识别和处理。当下有很多的国内外的大学实验室都有自己的人脸库，而且为了方便广大人脸识别爱好者的使用，甚至有的实验室将人脸库都公布出来了，大家可以去实验室里自行下载。小编所使用的人脸数据库也会在后续的文章中公布出来，也给各位提供相应的下载链接。
2.3 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。
2.4 降维
降维是人脸识别中重要的步骤。不同的特征表达方法与维数大小会直接影响人脸识别的识别率，通常在同样的特征表达方式下，维数越高其识别率也将越高。但是特征提取的维数大小将直接影响人脸识别系统的实时性，维数越高其识别时间会越长，实时性会越低。目前广泛使用的降维算法有PCA算法等。
2.5 特征匹配
提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
现在人脸识别技术越来越成熟，使用的地方也越来越广泛，初步了解了人脸识别，今后就让小编和大家一起继续探讨人脸识别吧！！！
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人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
2.人脸识别基本步骤
2.1 图像采集和检测
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。人脸采集一般都是需要同一个人的多张人脸图片，可以有不同的表情，不同的装饰，男士可以同时采集有胡子和没有胡子的图像。图像采集可以根据试验的难度来采集，背景越复杂，识别难度越大。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。
2.2 图像预处理
对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，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。简单的说就是把所拍摄的图像进行细致化的处理，并将检测到的人脸分割成一定大小的图片，便于识别和处理。当下有很多的国内外的大学实验室都有自己的人脸库，而且为了方便广大人脸识别爱好者的使用，甚至有的实验室将人脸库都公布出来了，大家可以去实验室里自行下载。小编所使用的人脸数据库也会在后续的文章中公布出来，也给各位提供相应的下载链接。
2.3 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。
2.4 降维
降维是人脸识别中重要的步骤。不同的特征表达方法与维数大小会直接影响人脸识别的识别率，通常在同样的特征表达方式下，维数越高其识别率也将越高。但是特征提取的维数大小将直接影响人脸识别系统的实时性，维数越高其识别时间会越长，实时性会越低。目前广泛使用的降维算法有PCA算法等。
2.5 特征匹配
提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
现在人脸识别技术越来越成熟，使用的地方也越来越广泛，初步了解了人脸识别，今后就让小编和大家一起继续探讨人脸识别吧！！！
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