人臉檢測識別演算法

『壹』 人臉識別演算法的種類

二維人臉識別演算法
三維人臉識別演算法

『貳』 人臉識別演算法是什麼

在檢測到人臉並定位面部關鍵特徵點之後，主要的人臉區域就可以被裁剪出來，經過預處理之後，饋入後端的識別演算法。識別演算法要完成人臉特徵的提取，並與庫存的已知人臉進行比對，完成最終的分類。像現在 虹 軟、百 度 都在做人臉識別演算法。

『叄』 人臉識別測距原理

人臉識別，是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流，並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

中文名
人臉識別
別名
人像識別、面部識別
工具
攝像機或攝像頭
傳統技術
可見光圖像的人臉識別
處理方法
人臉識別演算法

人臉識別技術有濫用趨勢
10月13日，小蠻腰科技大會在廣州開幕。在「後疫情時代的大數據應用與隱私保護」分論壇上，南方都市報人工智慧倫理課題組和App專項治理工作組發布了《人臉識別應用公眾調研報告（2020）》。《報告》顯示，六成受訪者認為人臉識別技術有濫用趨勢，三成受訪者表示已因人臉信息泄露、濫用而遭受隱私或財產損失。
新華網 2020-10-19
快速
導航
技術特點

技術流程

識別演算法

識別數據

配合程度

優勢困難

主要用途

應用前景

主要產品

應用示例
發展歷史
人臉識別系統的研究始於20世紀60年代，80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年後期，並且以美國、德國和日本的技術實現為主；人臉識別系統成功的關鍵在於是否擁有尖端的核心演算法，並使識別結果具有實用化的識別率和識別速度；「人臉識別系統」集成了人工智慧、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術，同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特徵識別的最新應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智慧向強人工智慧的轉化。[1]
技術特點

人臉識別
傳統的人臉識別技術主要是基於可見光圖像的人臉識別，這也是人們熟悉的識別方式，已有30多年的研發歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環境光照發生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。
迅速發展起來的一種解決方案是基於主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響，已經取得了卓越的識別性能，在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發展迅速，使人臉識別技術逐漸走向實用化。
人臉與人體的其它生物特徵（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的唯一性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點：
非強制性：用戶不需要專門配合人臉採集設備，幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式沒有「強制性」；
非接觸性：用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像；
並發性：在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別；
除此之外，還符合視覺特性：「以貌識人」的特性，以及操作簡單、結果直觀、隱蔽性好等特點。
技術流程
人臉識別系統主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像採集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特徵提取以及匹配與識別。
人臉圖像採集及檢測
人臉圖像採集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭採集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的採集。當用戶在採集設備的拍攝范圍內時，採集設備會自動搜索並拍攝用戶的人臉圖像。
人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理，即在圖像中准確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特徵十分豐富，如直方圖特徵、顏色特徵、模板特徵、結構特徵及Haar特徵等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，並利用這些特徵實現人臉檢測。
主流的人臉檢測方法基於以上特徵採用Adaboost學習演算法，Adaboost演算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。

『肆』 人臉識別原理及演算法

人臉識別原理就是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，並分離出這種面像。

人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，其中包括人臉追蹤偵測，自動調整影像放大，夜間紅外偵測，自動調整曝光強度等技術。

人臉識別技術是基於人的臉部特徵，對輸入的人臉圖像或者視頻流 . 首先判斷其是否存在人臉 , 如果存在人臉，則進一步的給出每個臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息。並依據這些信息，進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特徵，並將其與已知的人臉進行對比，從而識別每個人臉的身份。

一般來說，人臉識別系統包括圖像攝取、人臉定位、圖像預處理、以及人臉識別（身份確認或者身份查找）。系統輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉資料庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識別的人臉的身份。

人臉識別是採用的分析演算法。

人臉識別技術中被廣泛採用的區域特徵分析演算法，它融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理於一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特徵點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型,即人臉特徵模板。利用已建成的人臉特徵模板與被測者的人的面像進行特徵分析，根據分析的結果來給出一個相似值。通過這個值即可確定是否為同一人。

『伍』 人臉識別的識別演算法

人臉識別的基本方法

人臉識別的方法很多，以下介紹一些主要的人臉識別方法。

(1)幾何特徵的人臉識別方法

幾何特徵可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系(如相互之間的距離)。這些演算法識別速度快，需要的內存小，但識別率較低。

(2)基於特徵臉(PCA)的人臉識別方法

特徵臉方法是基於KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種最優正交變換。高維的圖像空間經過KL變換後得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特徵矢量，這就是特徵臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基於圖像灰度的統計特性的。目前有一些改進型的特徵臉方法。

(3)神經網路的人臉識別方法

神經網路的輸入可以是降低解析度的人臉圖像、局部區域的自相關函數、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進行訓練，而在許多應用中，樣本數量是很有限的。

(4)彈性圖匹配的人臉識別方法

彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對於通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，並採用屬性拓撲圖來代表人臉，拓撲圖的任一頂點均包含一特徵向量，用來記錄人臉在該頂點位置附近的信息。該方法結合了灰度特性和幾何因素，在比對時可以允許圖像存在彈性形變，在克服表情變化對識別的影響方面收到了較好的效果，同時對於單個人也不再需要多個樣本進行訓練。

(5)線段Hausdorff 距離(LHD) 的人臉識別方法

心理學的研究表明，人類在識別輪廓圖(比如漫畫)的速度和准確度上絲毫不比識別灰度圖差。LHD是基於從人臉灰度圖像中提取出來的線段圖的，它定義的是兩個線段集之間的距離，與眾不同的是，LHD並不建立不同線段集之間線段的一一對應關系，因此它更能適應線段圖之間的微小變化。實驗結果表明，LHD在不同光照條件下和不同姿態情況下都有非常出色的表現，但是它在大表情的情況下識別效果不好。

(6)支持向量機(SVM) 的人臉識別方法

近年來，支持向量機是統計模式識別領域的一個新的熱點，它試圖使得學習機在經驗風險和泛化能力上達到一種妥協，從而提高學習機的性能。支持向量機主要解決的是一個2分類問題，它的基本思想是試圖把一個低維的線性不可分的問題轉化成一個高維的線性可分的問題。通常的實驗結果表明SVM有較好的識別率，但是它需要大量的訓練樣本(每類300個)，這在實際應用中往往是不現實的。而且支持向量機訓練時間長，方法實現復雜，該函數的取法沒有統一的理論。

人臉識別的方法很多，當前的一個研究方向是多方法的融合，以提高識別率。

在人臉識別中，第一類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱第一類變化為類間變化，而稱第二類變化為類內變化。對於人臉，類內變化往往大於類間變化，從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。正是基於上述原因，一直到21 世紀初，國外才開始出現人臉識別的商用，但由於人臉識別演算法非常復雜，只能採用龐大的伺服器，基於強大的計算機平台。

如果可以的話，可以Te一下colorreco，更好的技術解答。

『陸』 人臉識別演算法的簡介

人臉識別（Facial Recognition），就是通過視頻採集設備獲取用戶的面部圖像，再利用核心的演算法對其臉部的五官位置、臉型和角度進行計算分析，進而和自身資料庫里已有的範本進行比對，後判斷出用戶的真實身份。人臉識別技術基於局部特徵區域的單訓練樣本人臉識別方法。第一步，需要對局部區域進行定義；第二步，人臉局部區域特徵的提取，依據經過樣本訓練後得到的變換矩陣將人臉圖像向量映射為人臉特徵向量；第三步，局部特徵選擇（可選）；後一步是進行分類。分類器多採用組合分類器的形式，每個局部特徵 對應一個分類器，後可用投票或線性加權等方式得到終識別結果。 人臉識別綜合運用了數字圖像/視頻處理、模式識別、計算機視覺等多種技術，核心技 術是人臉識別演算法。目前人臉識別的演算法有 4 種：基於人臉特徵點的識別演算法、基於整幅 人臉圖像的識別演算法、基於模板的識別演算法、利用神經網路進行識別的演算法。
作為人臉識別的第一步，人臉檢測所進行的工作是將人臉從圖像背景中檢測出來，由於受圖像背景、亮度變化以及人的頭部姿勢等因素影響使人臉檢測成為一項復雜研究內容。檢測定位：檢測是判別一幅圖像中是否存在人臉，定位則是給出人臉在圖像中的位置。定位後得到的臉部圖像信息是測量空間的模式，要進行識別工作，首先要將測量空間中的數據映射到特徵空間中。採用主分量分析方法，原理是將一高維向量，通過一個特殊的特徵向量矩陣，投影到一個低維的向量空間中，表徵為一個低維向量，並且僅僅損失一些次要信息。通過對經過檢測和定位過的人臉圖像進行特徵提取操作可以達到降低圖像維數，從而可以減小識別計算量，提高識別精度的作用。人臉識別系統採用基於特徵臉的主 成分分析法（PCA），根據一組人臉訓練樣本構造主元子空間，檢測時，將測試圖像投影到 主元空間上，得到一組投影系數，再和各已知的人臉圖像模式比較，從而得到檢測結果。

『柒』 什麼是人臉識別技術

人臉識別是基於人的面部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。它通過採集含有人臉的圖片或視頻流,並在圖片中自動檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行面部識別。人臉識別可提供圖像或視頻中的人臉檢測定位、人臉屬性識別、人臉比對、活體檢測等功能。具體的你可以咨詢下瑞馳信息技術，他們這塊專業的公司。

『捌』 臉受傷怎樣進行人臉識別

可以。人臉識別主要靠臉部的骨骼和五官數據，主要不是受傷太嚴重，受傷不影響識別。
拓展：人臉檢測演算法的輸入是一張圖片，輸出是人臉框坐標序列（0個人臉框或1個人臉框或多個人臉框）。一般情況下，輸出的人臉坐標框為一個正朝上的正方形，但也有一些人臉檢測技術輸出的是正朝上的矩形，或者是帶旋轉方向的矩形。常見的人臉檢測演算法基本是一個「掃描」加「判別」的過程，即演算法在圖像范圍內掃描，再逐個判定候選區域是否是人臉的過程。因此人臉檢測演算法的計算速度會跟圖像尺寸、圖像內容相關。開發過程中，我們可以通過設置「輸入圖像尺寸」、或「最小臉尺寸限制」、或「人臉數量上限」的方式來加速演算法。

『玖』 人臉識別技術是什麼

人臉識別是基於人的面部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。它通過採集含有人臉的圖片或視頻流，並在圖片中自動檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行面部識別。人臉識別可提供圖像或視頻中的人臉檢測定位、人臉屬性識別、人臉比對、活體檢測等功能。虹軟科技在人臉識別方面做的不錯

『拾』 人臉識別系統如何工作的

人臉識別系統主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像採集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特徵提取以及匹配與識別。

人臉圖像採集及檢測
人臉圖像採集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭採集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的採集。當用戶在採集設備的拍攝范圍內時，採集設備會自動搜索並拍攝用戶的人臉圖像。
人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理，即在圖像中准確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特徵十分豐富，如直方圖特徵、顏色特徵、模板特徵、結構特徵及Haar特徵等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，並利用這些特徵實現人臉檢測。
主流的人臉檢測方法基於以上特徵採用Adaboost學習演算法，Adaboost演算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。
人臉檢測過程中使用Adaboost演算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特徵(弱分類器)，按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。