人臉識別演算法步驟

㈠ 如何做一個人臉識別應用需要包含哪些步驟

一般來說，一台人臉識別終端設備系統主要包括硬體軟體兩個方面，硬體方面：外殼、主板、顯示屏、攝像頭、補光燈、紅外燈；軟體方面：操作系統、人臉識別app、演算法、後台管理程序。千千萬萬的各種部件如何組合，調試，適配，這給許多開發者人員造成了巨大的困擾以及大量時間精力投入。

人臉識別系統運行步驟如下：

1. 從攝像頭抓取一幀圖片。

2. 轉換彩色圖片幀為灰度圖片幀。

3. 檢測灰度圖片幀的人臉。

4. 處理圖片以顯示人臉區域（使用 cvSetImageROI() 和 cvCopyImage()）。

5. 預處理臉部圖片。

6. 識別圖片中的人。

現在你已經有了一個用攝像頭實時識別人臉的方法，但是要學習新人臉，你不得不關閉這個程序，把攝像頭的圖片保存成圖片文件，更新圖片列表，使用離線命令行訓練的方法，然後以實時攝像頭識別的模式再次運行這個程序。所以實際上，你完全可以用程序來執行實時的攝像頭訓練！

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。

㈡ 人臉識別通道閘機系統的工作流程與原理是什麼

人臉識別技術中廣泛使用的區域特徵分析演算法結合了計算機圖像處理技術和生物統計學原理，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特徵點，利用生物統計學原理分析並建立數學模型，即人臉特徵模板。利用建立的人臉特徵模板和被測試者的人臉圖像進行特徵分析，根據分析結果給出相似度值。這個值可以用來判斷是不是同一個人。

如果選擇接入前面的網線，可以跳過聯網步驟。人臉識別和人臉驗證的任務是利用孿生網路提取一對人臉的特徵表情，並計算兩個特徵表情之間的相似度。如果相似度相同，則為同一身份，否則為不同身份。在一般人臉驗證的特徵表達之前，我們需要用固定數量的身份類別進行訓練，比如arcface、cosface等。具體的配方原理就不細說了。將不同身份的人臉映射到一個球面域。這樣，你可以學到很多特性。之後就可以提取每一對人臉的特徵，計算特徵的相似度來判斷人臉是否一致，這樣就不需要害怕特徵限制，而需要取一個模板，也就是所謂的零拍學習。

㈢ 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。

㈣ 如何人臉識別解鎖手機

「刷臉」是這幾年的一個熱門話題，在現實生活中也隨處可見，比如：智能手機的刷臉解鎖，快速准確；移動支付的「刷臉支付」，安全便捷；住宅小區的刷臉門禁，消除了忘帶鑰匙的煩惱。

此外，手機中的智能相冊，可以根據照片中的人物進行自動歸類；美顏相機的特效功能，可以提供用戶感興趣的美顏效果……

那麼，人臉識別在技術上究竟是如何實現的呢？它與人工智慧又有怎樣的關聯？

人臉識別如何從無到有

人臉識別技術起始於20世紀60年代，在90年代後期開入進入應用階段，目前已經是一類發展比較成熟的技術了。人臉識別演算法的基本思路是，通過捕捉和對比分析人的「面部特徵」來識別人的身份。

當我們要記住一個人時，可能會首先記住他是不是雙眼皮、眼睛是什麼顏色、頭發是卷是直、鼻樑高低等等，這些就是所謂的「面部特徵」。

但對於兩個長相非常接近的人（比如一對雙胞胎），人們很難用肉眼分辨，而計算機輔助人臉識別技術則能夠准確、快速地辨別出兩者之間的異同，這是因為人臉識別演算法能夠辨別和記住的「面部特徵」遠比肉眼所能觀察到的要多很多，可以捕捉到人與人之間更細微的差異。

人臉識別，就是基於人的面部特徵，用攝像機或攝像頭獲得含有人臉的照片（或者視頻），並自動在照片（或者視頻）中檢測和跟蹤人臉，進而對採集到的人臉進行面部識別的一系列方法。

人臉識別的過程通常分為4個步驟：人臉檢測、人臉對齊、人臉編碼和人臉匹配。

第一步是人臉檢測。顯然，在我們區分人臉之前，必須先在照片中找到人臉的位置。比如，當我們使用市面上的任何一款手機拍照時，都會發現：手機能夠將人的臉部用方格自動標記出來，這就是採用了人臉檢測技術。

第二步是人臉對齊。在檢測出照片中的人臉的位置之後，我們經常面臨的一個問題是，照片中的人臉可能是傾斜的，也可能只是個側臉。

雖然人類可以輕松地辨識出兩張面朝不同方向的同一張臉，但對於電腦來說，它經常會認為這是兩個完全不同的身份。

因此，我們需要找到人臉上的特徵（如眼睛、鼻子、嘴等），並通過幾何變換（如旋轉、縮放等）將這些特徵挪到對應的位置上，完成人臉對齊。

第三步是人臉編碼。最直接的方法就是把我們檢測並對齊的未知人臉，與我們已經標注了的人臉圖片進行比較。如果未知面孔與一個以前標注過的面孔非常相似，那它極有可能就是同一個人。

但這種方法是無法在短時間內識別出海量照片中的人臉的，因此，我們就需要程序員利用人工智慧技術，在計算機中訓練一個神經網路，將同一個人的兩張不同的面部照片與另外一個人的面部照片同時輸入電腦中的神經網路，讓它做出判斷，並不斷重復這個過程。

不斷訓練的過程中，程序員會讓輸入的同一個人的兩張照片差異值縮小，這樣一來計算機就可以學習到這個人臉部到底具有什麼特徵。

在實際識別的時候，人們會預先將所有人的面部圖像放入人臉資料庫中，再將我們想要查找的人臉利用機器學習中的比對方法（如KNN分類器）與人臉庫中的數據對比。

㈤ 人臉識別技術的基本方法

人臉識別的方法很多，主要的人臉識別方法有：
（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：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。

㈥ 人臉識別究竟是如何實現的

你還記得電影里的這些情節嗎？《變形金剛2》中，年輕的男主角和他的小夥伴們過關卡時，雖然騙過了值班軍人，卻被軍方的人臉識別技術發現。2014年翻拍版的《機械戰警》中，機械戰警第一次面對大眾公開亮相，就在人群中不停地掃描所有人臉，同時將獲取的人臉在通緝犯資料庫中作比對，瞬間就發現看熱鬧的人群中有一個逃逸多年的通緝犯，並將其制服。其他還有許多電影中，但凡是美國的機要部門，進門就要掃描各種生物特徵，從早年電影中的指紋、虹膜，到現在的人臉。

人臉識別到底是什麼？

人臉識別，是視覺模式識別的一個細分問題，也大概是最難解決的一個問題。
其實我們人每時每刻都在進行視覺模式識別，我們通過眼睛獲得視覺信息，這些信息經過大腦的處理被識別為有意義的概念。於是我們知道了放在我們面前的是水杯、書本，還是什麼別的東西。

我們也無時無刻不在進行人臉識別，我們每天生活中遇到無數的人，從中認出那些熟人，和他們打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲開那些我們欠了錢還暫時還不上的人。

然而這項看似簡單的任務，對機器來說卻並不那麼容易實現。

對計算機來講，一幅圖像信息，無論是靜態的圖片，還是動態視頻中的一幀，都是一個由眾多像素點組成的矩陣。比如一個1080p的數字圖像，是一個由1980*1080個像素點組成矩陣，每個像素點，如果是8bit的rgb格式，則是3個取值在0-255的數。

機器需要在這些數據中，找出某一部分數據代表了何種概念：哪一部分數據是水杯，哪一部分是書本，哪一部分是人臉，這是視覺模式識別中的粗分類問題。

而人臉識別，需要在所有機器認為是人臉的那部分數據中，區分這個人臉屬於誰，這是個細分類問題。

人臉可以分為多少類呢？

取決於所處理問題的人臉庫大小，人臉庫中有多少目標人臉，就需要機器進行相應數量的細分類。如果想要機器認出每個他看到的人，則這世界上有多少人，人臉就可以分為多少類，而這些類別之間的區別是非常細微的。由此可見人臉識別問題的難度。

更不要提，這件事還要受到光照，角度，人臉部的裝飾物等各種因素的影響。這也不難解釋為什麼人臉識別技術目前還沒有大量應用在日常生活中，大部分人只能在科幻電影中接觸人臉識別了。

傻傻分不清楚——一些容易被混淆的概念

一些不太被人熟悉的事物，經常會伴隨著大量的概念混淆。

比如對西方宗教不太了解的國人，可能搞不清楚為什麼有些人信上帝但不信耶穌；都是在教堂工作的大叔，為什麼有些要禁慾，有些卻能結婚。

而人臉識別作為一個新事物，也伴隨著大量的概念混淆，而分清這些概念，對於理解人臉識別還是比較重要的。

人臉檢測與人臉識別

完成人臉識別的工作，要經過幾個步驟。首先計算機需要在圖像或視頻中找到人臉的位置，這部分工作一般叫做人臉檢測。如前所述，這是一種粗分類，具體到人臉檢測中，實際上是二分類，計算機只需要判斷目標圖像是或者不是人臉。但由於並不能事先確定人臉的大小和位置，計算機需要以每個可能的人臉大小對全圖進行掃描，逐個判斷子窗口所截取的圖像是否為人臉。而每次掃描過程，子窗口移動的步長可能是幾個像素。

所以你可以大致想像下，作一張圖的人臉檢測，計算機需要作多少次二分類判斷。

人臉檢測步驟從一張圖中獲得人臉的位置和大小，並將該部分圖像送給後續步驟，包括：人臉部件點定位，人臉圖像的對齊和歸一化，人臉圖像質量選取，特徵提取，特徵比對。所有步驟完成後，才能得知該人臉的身份。

當然，我們也可以單獨使用人臉檢測功能來完成某些應用，比如當前大部分照相機，及手機攝像頭都有人臉檢測功能，可以自動獲得人臉位置，從而對圖片作一些自動調焦和優化。甚至對人臉做一些初步的判斷，比如性別、年齡，甚至顏值。

1v1人臉驗證與1vN人臉查找

主人公通過各種方式，矇混過層層身份驗證，成功進入某機要部門，這是電影中經常出現的情節。而這層層的身份驗證就經常包括人臉識別。在這種應用中，使用者往往需要提供自己的身份。

比如使用門卡，計算機可以通過門卡在後台中獲取門卡所有者的人臉樣本，將其與當前使用門卡人的人臉圖像進行對比，以確認當前使用門卡的人與門卡的所有者是否匹配，如此可以避免撿到你門卡的人輕松混入公司。

這是一種1v1的身份驗證，計算機對當前人臉和庫存人臉進行一次比對，是對其他驗證方式的一種輔助，從而提高身份驗證的可靠性。這種應用目前已經大量使用，比如敏感設施的准入，互聯網金融領域的遠程開戶及大額提取的身份驗證等。

文章開始時提到的《機械戰警》中的橋段，則是1vN的人臉查找。機械戰警可以聯機查找一個保存了所有通緝犯數據的人臉庫，每次他遇到一個人，都會先獲取該人的人臉信息，用所獲得信息去通緝犯資料庫中去逐個比對，如果發現匹配度足夠高的，就當場抓捕。每次人臉識別，計算機要作n次人臉比對，n為待識別庫中的人臉模板數。

如果要求計算機只憑借人臉識別出一個人的身份，這實際上也是一種1vN的人臉查找，其目標人臉庫是一個由n個人臉組成的「熟人庫」，隨著n的增大，准確識別的難度也會增大，一次識別所需要的計算時間也會增加。我們可以考慮一下，一個普通人能對多少個人臉進行准確識別？大概也就在幾十個這個數量級上吧。

而目前最好的人臉識別技術實際上已經超過了這個水平。

例如國內頂級的人臉識別公司，一般會有一面屏幕牆，演示公司各個攝像頭所拍攝到人員活動，並對身份進行准確識別，而公司內一般維護一個百人數量級的人臉庫。但如果N再繼續增大，達到千人庫，萬人庫，那麼實時查找唯一的匹配人臉就成為一種科幻要求了，在較大的人臉庫應用中，一般會降低對實時性的要求，並且只要求查出前m名非常匹配的疑似人臉，以便縮小人工檢索的范圍。

（出品：科普中國；製作：北極星創客團隊 大連理工計算數學碩士智能演算法工程師 桑伯男；監制：中國科學院計算機網路信息中心；「科普中國」是中國科協攜同社會各方利用信息化手段開展科學傳播的科學權威品牌。轉載請註明「來源：科普中國」。）

㈦ 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。

㈧ 描述人臉識別的過程

人臉識別是一種依據人的面部特徵，自動進行身份識別的一種生物識別技術，通常我們所說的人臉識別是基於光學人臉圖像的身份識別與驗證的簡稱。

人臉識別利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圖像進行一系列的相關應用操作，技術上包括圖像採集、特徵定位、身份的確認和查找等等。

簡單來說，就是從照片中提取人臉中的特徵，比如眉毛高度、嘴角等等，再通過特徵的對比輸出結果。人臉識別的一般流程：

一、人臉採集：

不同的人臉圖像通過攝像鏡頭採集得到，比如靜態圖像、動態圖像、不同位置、不同表情等，當採集對象在設備的拍攝范圍內時，採集設備會自動搜索並拍攝人臉圖像。

人臉採集的主要影響因素：

圖像大小

人臉圖像過小會影響識別效果，人臉圖像過大會影響識別速度，圖像大小反映在實際應用場景就是人臉離攝像頭的距離。

圖像解析度

越低的圖像解析度越難識別，圖像大小綜合圖像解析度，直接影響攝像頭識別距離。

光照環境

過曝或過暗的光照環境都會影響人臉識別效果，可以從攝像頭自帶的功能補光或濾光平衡光照影響，也可以利用演算法模型優化圖像光線。

模糊程度

實際場景主要著力解決運動模糊，人臉相對於攝像頭的移動經常會產生運動模糊。部分攝像頭有抗模糊的功能，在成本有限的情況下，考慮通過演算法模型優化此問題。

遮擋程度

五官無遮擋、臉部邊緣清晰的圖像為最佳，在實際場景中，很多人臉都會被帽子、眼鏡、口罩等遮擋物遮擋，這部分數據需要根據演算法要求決定是否留用訓練。

採集角度

人臉相對於攝像頭角度為正臉最佳，因此演算法模型需訓練包含左右側人臉、上下側人臉的數據