人脸识别的技术流程都会有哪些呢

 

    我们每个人的面孔都是一个十分特别的存在，也因为这个特殊性，才有了现在的人脸识别技术，开来跟着小编一起来了解一下人脸识别技术吧。

    人脸与人体它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，其生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：

    人脸识别具有非强制性，用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”。人脸识别的非接触性，用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像。人脸识别的并发性，在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

人脸识别系统主要包括四个组成部分，人脸识别的技术流程，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

    人脸图像采集及检测，人脸图像采集，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。人脸检测，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。

    主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法。它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征（弱分类器），按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

    以上，就是关于人脸识别的简单介绍。

 

 

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