浅析人脸识别技术中人像处理的基本流程

      基于人工智能、信息技术的发展和机器学习算法、模式识别的进步，人脸识别技术已经在多个领域得到运用。众所周知，对人脸面部特征的提取是实现人脸识别技术的基础,那人脸识别技术是通过怎样的流程来实现最终的比对和识别呢，小巴将为您解析其中的奥秘。

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      人脸识别系统由图像采集、图像预处理、图像特征提取、匹配与识别四个部分组成，系统通过采集到的未确定身份的人脸图像，对其特征进行检测、预处理，将提取到的人脸特征与人脸数据库中的信息进行匹配，从而识别人脸的身份。

      人脸图像采集

      用摄像机或摄像头可以把人脸的图像信息都采集下来，不论是静态或是动态图像、具体的位置还是各种表情等方面都能够被采集。只要用户出现在采集设备的拍摄范围内，采集设备就会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测就是把采集到的有用信息挑选出来，在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并运用这些特征实现人脸检测。

      图像预处理

      根据人脸采集和检测的结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程就是预处理。主要是由于获取到的原始图像往往会受到各种条件的限制和干扰，导致不能直接使用，所以要在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等预处理环节。在图像预处理的过程中通常会做一些光线补偿、归一化、滤波和锐化等等。

      图像特征提取

      人脸特征提取就是基于人脸的某些特征进行的，是对人脸进行特征建模的过程。人脸识别系统能够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。人脸特征提取的方法可以分为两大类：一种是基于知识的表征方法，另一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

      图像匹配与识别

      通过将提取到的人脸图像特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，继而设定一个阈值，当相似度超过这一阈值就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做对比，依据相似程度对人脸的身份信息进行识别判断。

      相信随着技术的发展，人脸识别技术将会取得更大突破，也必将会给我们带来更多的惊喜。

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