人脸识别的技术原理分析和应用场景

      人脸识别产品目前已经广泛运用到我们的日常工作和生活中，近期关于人脸识别技术的讨论也甚嚣尘上，本文为您浅析它的技术原理和应用场景，跟随小巴来一探究竟吧。

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以指纹、人脸、虹膜、指静脉等多种生物识别技术为核心，建立跨平台的、开放的、可扩展的统一身份认证平台和身份识别平台

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      人脸识别作为生物识别技术的一种，最为关键的技术点就是对面部的特征提取。需要用摄像设备采集含有人脸的图像或者视频，并自动在画面中检测和跟踪人脸，从而完成对面部的识别和身份的认证。

      人脸识别的技术原理主要包含以下三个部分：人脸检测、特征提取、人脸图像比对与识别。

      顾名思义，人脸检测就是在我们辨别人脸之前，先在图像中找到人脸的位置。在实际操作中主要用于人脸识别的预处理，即在画面中准确标定出面部的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如结构特征、颜色特征、直方图特征、模板特征及Haar特征等，人脸检测就是把其中有用的信息挑选出来，并利用这些特征达成面部检测。

      人脸由眼睛、鼻子、眉毛、嘴巴、下巴等部分构成，对这些构成部分及它们之间结构关系的几何描述，可以作为识别人脸的重要特征。人脸特征提取就是针对人面部的某些特征进行的，是对人脸进行特征建模的过程，可以使用的特征通常分为视觉特征、人脸图像变换系数特征、像素统计特征、人脸图像代数特征等。

      最后，人脸图像比对与识别就是把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比对和认证。人脸识别就是把待识别的人脸特征与已获得的人脸特征模板进行比对，根据其相似程度对识别的身份信息进行判断。这个过程可以分为两类：一类是一对一进行图像比较的确认，另一类是一对多进行图像比对识别的辨认。

      人脸识别主要是用作身份识别和身份验证，通过身份识别作用，警方可以利用人脸识别技术来追踪失踪人口或犯罪嫌疑人，前段时间潜逃20年的劳荣枝被抓捕归案，就是依靠这项技术，也能够应用于其他智能交互场景中识别用户身份，比如通过人脸识别，治理闯红灯的曝光平台等。身份验证功能则广泛应用于出入考勤、手机解锁、移动支付等场景，想了解更多关于人脸识别的技术与产品，敬请关注云巴巴严选云。

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