js人臉識別演算法

『壹』 人臉識別演算法的原理

人臉識別演算法的原理：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。

『貳』 人臉識別有什麼優化演算法還請各位大神賜教，簡單一點的。謝謝

人臉識別技術概述
廣義的人臉識別主要分為人臉檢測(face detection)、特徵提取(feature extraction)和人臉識別(face recognition)三個過程，如圖1所示。
人臉,人臉識別,人臉識別技術
圖1 典型的人臉識別過程
其中，第三步提到的人臉識別是狹義的人臉識別，即將待識別人臉所提取的特徵與資料庫中人臉的特徵進行對比，根據相似度判別分類。而人臉識別又可以分為兩個大類：一類是確認(verification)，這是人臉圖像與資料庫中已存的該人圖像比對的過程，回答你是不是你的問題;另一類是辨認(identification)，這是人臉圖像與資料庫中已存的所有圖像匹配的過程，回答你是誰的問題。顯然，人臉辨認要比人臉確認困難，因為辨認需要進行海量數據的匹配。在辨認過程中，海量數據的處理、特徵提取和分類演算法的選擇變得非常重要。識別率和識別速度是人臉識別技術中主要的衡量演算法性能的指標。本文後面提到的人臉識別，主要指的是人臉辨認。
人臉識別技術原理
人臉識別演算法發展到今天，大致上可以分為兩類：基於特徵的人臉識別演算法和基於外觀的人臉識別演算法。其中，多數基於特徵的人臉識別演算法屬於早期的人臉識別演算法，現在已經不再使用。不過近些年出現了一些新的基於特徵的演算法，並取得不錯的效果。而基於外觀的人臉識別演算法是由於實現簡單，受到廣泛關注。接下來將分別介紹兩類人臉識別演算法。
基於特徵的人臉識別演算法：早期的人臉識別演算法主要是基於特徵模板和幾何約束來實現的。這一類演算法首先對輸入圖像進行處理，提取出如眼睛、鼻子和嘴等面部特徵和外觀輪廓。然後計算這些面部特徵之間的幾何關系，如距離、面積和角度等。這樣將輸入圖像轉換為幾何特徵向量後，使用標準的統計模式識別技術進行匹配分類。由於演算法利用了一些直觀的特徵，計算量小。不過，由於其所需的特徵點不能精確選擇，限制了它的應用范圍。另外，當光照變化、人臉有外物遮擋、面部表情變化時，特徵變化較大。所以說，這類演算法只適合於人臉圖像的粗略識別，無法在實際中應用。
人臉,人臉識別,人臉識別技術
圖2 一些典型的面部幾何特徵示意圖
以上這些方法都是通過一些特徵模板和幾何約束來檢測特定的面部特徵，並計算特徵之間的關系。還有一些方法使用了圖像的局部表示來提取特徵。其中最受關注的方法是局部二值模式(LBP)演算法。LBP方法首先將圖像分成若干區域，在每個區域的像素3x3鄰域中用中心值作閾值化，將結果看成是二進制數。圖3顯示了一個LBP運算元。LBP運算元的特點是對單調灰度變化保持不變。每個區域通過這樣的運算得到一組直方圖，然後將所有的直方圖連起來組成一個大的直方圖並進行直方圖匹配計算進行分類。
人臉,人臉識別,人臉識別技術
圖3 LBP運算元
基於特徵的人臉識別演算法主要的優勢在於對姿態、尺度和光照等變化魯棒。由於多數特徵是基於手動選擇和先驗知識，受圖像本身的成像質量影響較少。另外，提取出的面部特徵往往維數較低，匹配速度快。這些方法的缺點是自動特徵提取的難度較大。如果特徵集的鑒別能力弱，再多的後續處理也無法補償本身的不足。
基於外觀的人臉識別演算法：基於外觀的人臉識別演算法也稱為整體方法。它們使用圖像的全局信息來辨識人臉。最簡單的整體方法是用二維數組來存放圖像的灰度值，然後直接對輸入圖像和資料庫中的所有圖像進行相關性比較。這種方法的缺點非常多，如易受環境影響、計算耗時等。其中一個重要的問題是這樣的分類是在一個非常高維的空間中進行的。為了克服維數問題，一些演算法使用統計降維方法來獲取和保留更有用的信息，最典型的演算法就是主成分分析(PCA)演算法和線性鑒別分析(LDA)演算法。
PCA演算法指出任何特定的人臉可以由一個低維的特徵子空間表示，並可以用這個特徵子空間近似地重建。將輸入人臉圖像投影到特徵子空間上得到的特徵與已知的資料庫進行比對來確定身份。PCA演算法選取的特徵最大化了人臉樣本間的差異，但也保留了一些由於光照和面部表情產生的不必要的變化。而同一個人由於光照產生的變化可能會大於不同人之間的變化，如圖4所示。LDA演算法在最大化不同個體之間的樣本差異的同時，最小化同一個體內部的樣本差異。這樣達到了人臉特徵子空間的劃分。圖5是PCA和LDA演算法的示例。其中，PCA的特徵臉是由組成PCA特徵子空間的特徵向量按二維圖像來排列得到的類似人臉的圖像。LDA的Fisher臉也是同樣道理。經過特徵臉和Fisher臉重構得到的人臉圖像在第四行。可以看到，PCA重構臉與輸入人臉差異較小，但LDA的Fisher臉很難辨認，但突出了該個體的顯著特徵。PCA和LDA方法都假設存在一個最優的投影子空間。這個子空間的每個區域對應唯一的一個人。然而，事實上在人臉空間中許多人經常會映射到相同的區域中，因此這種假設並不成立。

來源：海鑫科金
http://www.hisign.com.cn/news/instry/2699.html

『叄』 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。

『肆』 人臉識別是怎麼實現的

人臉識別技術是指利用分析比較的計算機技術識別人臉。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。

『伍』 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。

『陸』 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。

『柒』 人臉識別演算法的分類

人臉識別法主要集中在二維圖像方面，二維人臉識別主要利用分布在人臉上從低到高80個節點或標點，通過測量眼睛、顴骨、下巴等之間的間距來進行身份認證。人臉識別演算法主要有：
1.基於模板匹配的方法:模板分為二維模板和三維模板，核心思想:利用人的臉部特徵規律建立一個立體可調的模型框架,在定位出人的臉部位置後用模型框架定位和調整人的臉部特徵部位,解決人臉識別過程中的觀察角度、遮擋和表情變化等因素影響。
2.基於奇異值特徵方法：人臉圖像矩陣的奇異值特徵反映了圖像的本質屬性，可以利用它來進行分類識別。
3.子空間分析法：因其具有描述性強、計算代價小、易實現及可分性好等特點，被廣泛地應用於人臉特徵提取，成為了當前人臉識別的主流方法之一。
4.局部保持投影(Locality Preserving Projections，LPP)是一種新的子空間分析方法，它是非線性方法Laplacian Eigen map的線性近似，既解決了PCA等傳統線性方法難以保持原始數據非線性流形的缺點，又解決了非線性方法難以獲得新樣本點低維投影的缺點。
5.主成分分析(PCA)
PCA模式識別領域一種重要的方法，已被廣泛地應用於人臉識別演算法中，基於PCA人臉識別系統在應用中面臨著一個重要障礙：增量學習問題。增量PCA演算法由新增樣本重構最為重要 PCS，但該方法隨著樣本的增加， 需要不斷舍棄一些不重要PC，以維持子空間維數不變， 因而該方法精度稍差。
6.其他方法：彈性匹配方法、特徵臉法(基於KL變換)、人工神經網路法、支持向量機法、基於積分圖像特徵法(adaboost學習)、基於概率模型法。 二維人臉識別方法的最大不足是在面臨姿態、光照條件不同、表情變化以及臉部化妝等方面較為脆弱，識別的准確度受到很大限制，而這些都是人臉在自然狀態下會隨時表現出來的。三維人臉識別可以極大的提高識別精度，真正的三維人臉識別是利用深度圖像進行研究，自90年代初期開始，已經有了一定的進展。三維人臉識別方法有：
1.基於圖像特徵的方法：採取了從3D結構中分離出姿態的演算法。首先匹配人臉整體的尺寸輪廓和三維空間方向；然後，在保持姿態固定的情況下，去作臉部不同特徵點(這些特徵點是人工的鑒別出來)的局部匹配。
2.基於模型可變參數的方法：使用將通用人臉模型的3D變形和基於距離映射的矩陣迭代最小相結合，去恢復頭部姿態和3D人臉。隨著模型形變的關聯關系的改變不斷更新姿態參數，重復此過程直到最小化尺度達到要求。基於模型可變參數的方法與基於圖像特徵的方法的最大區別在於：後者在人臉姿態每變化一次後，需要重新搜索特徵點的坐標，而前者只需調整3D變形模型的參數。

『捌』 人臉識別是靠什麼技術實現的

人臉識別門禁技術如今已漸趨成熟，曾經很多企業、社區、景區、工地所依賴的指紋識別門禁、門禁卡門禁、密碼鎖門禁如今正被人臉識別門禁所取代，為各行業領域帶來了極大的便捷。但人臉識別技術作為一種新興的人員身份鑒別技術，大部分人對於這項技術還是相對陌生，關於與人臉識別相關的問題也時有發生，為了讓大家快速學會使用人臉識別門禁系統，今天寶比萬像人臉識別就來教大家如何學會人臉識別門禁的人臉信息錄入使用。
啟動設備
1.默認打開寶比萬像人臉識別門禁考勤設備端APP，進入「寶比萬像人臉識別門禁考勤系統設備端APP」啟動頁
2.默認進入人臉認證頁面。
3.在人臉認證界面，點擊「首頁」按鈕，返回人臉設備主菜單。
人臉驗證
1.在人臉識別主界面點擊「人臉認證」菜單進行人臉驗證
2.人臉認證：通過認證，閘門開啟，並顯示人臉ID，姓名。
3.人臉認證：沒有登記的人臉進行驗證，提示「人臉無登記」。
人臉登記
1.在人臉識別主界面點擊「人臉登記＋」，彈出登錄界面。
2.輸入登錄賬號、密碼（xxxxxx），點擊登錄。
3.輸入姓名，點擊下一步，跳轉到人臉登記界面。
4.人臉登記初始化頁面。提示登記這，請面對攝像頭。
5.人臉登記：拍攝成功後「確認注冊」，提升「人臉登記成功」。
6.點解「重新獲取」，即對需要登記的人臉進行重新拍攝登記。
7.已登記成功的用戶，再次進行人臉登記，則提示；已登記。
8.點擊當前頁面的返回剪頭，即返回到人臉識別設備APP首頁。

『玖』 人臉識別技術的核心演算法是什麼

人臉識別核心演算法包括檢測定位、建模、紋理變換、表情變換、模型統計訓練、識別匹配等關鍵步驟，其中最關鍵的技術包括兩部分：人臉檢測（Face Detect）和人臉識別（Face Identification）。

檢測技術核心稱為：迭代動態局部特徵分析(SDLFA)，它是以國際通用的局域特徵分析（LFA）和動態局域特徵分析（DLFA）為基礎，並且針對現實業務場景進行了全面的演算法增強及結果優化，識別技術核心稱為：實時面部特徵匹配（RFFM），其識別特徵數據緊湊，特徵演算法准確高效，是國際國內獨創性的識別技術。

『拾』 人臉識別需要用到哪些演算法

目前最普遍的是主成分分析法（PCA），但是由於人臉是非線性的，PCA這種線性方法往往會丟失人臉上的許多非線性成分，因而後面又出現了流形學習的演算法，具體有這些：PCA、ICA、ISOMAP、KPCA、LPCA等等