本文摘要：人脸识别，一种基于人的脸部特征信息展开身份认证的生物特征辨识技术。近年来，随着欧美发达国家人脸识别技术开始转入实用阶段后，人脸识别很快沦为近年来全球的一个市场热点。 一、人脸识别技术原理 人脸识别技术包括三个部分： 1.人脸检测 面貌检测是所指在动态的场景与简单的背景中辨别否不存在面像，并分离出这种面像。

人脸识别，一种基于人的脸部特征信息展开身份认证的生物特征辨识技术。近年来，随着欧美发达国家人脸识别技术开始转入实用阶段后，人脸识别很快沦为近年来全球的一个市场热点。　　一、人脸识别技术原理　　人脸识别技术包括三个部分：　　1.人脸检测　　面貌检测是所指在动态的场景与简单的背景中辨别否不存在面像，并分离出这种面像。

一般有下列几种方法：　　①参照模板法　　首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算出来测试收集的样品与标准模板之间的给定程度，并通过阈值来辨别否不存在人脸；　　②人脸规则法　　由于人脸具备一定的结构产于特征，所谓人脸规则的方法即萃取这些特征分解适当的规则以辨别测试样品否包括人脸；　　③样品自学法　　这种方法即使用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的自学产生分类器；　　④肤色模型法　　这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中产于比较集中于的规律来展开检测。　　⑤特征子脸法　　这种方法是将所有面像子集视作一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离辨别否不存在面像。　　有一点明确提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合使用。

　　2.人脸追踪　　面貌追踪是指对被检测到的面貌展开动态目标追踪。明确使用基于模型的方法或基于运动与模型结合的方法。

此外，利用肤色模型追踪也称得上一种非常简单而有效地的手段。　　3.人脸核对　　面貌核对是对被检测到的面貌像展开身份证实或在面像库中展开目标搜寻。这实质上就是说，将取样到的面像与库存的面像依序展开核对，并找到最佳的给定对象。

所以，面像的叙述要求了面像辨识的具体方法与性能。主要使用特征向量与面纹模板两种叙述方法：　　①特征向量法　　该方法是再行确认眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、方位、距离等属性，然后再行计算出来出有它们的几何特征量，而这些特征量构成一叙述该面像的特征向量。　　②面纹模板法　　该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在展开核对时，将取样面像所有象素与库中所有模板使用归一化涉及量度量展开给定。

此外，还有使用模式识别的自涉及网络或特征与模板结合的方法。　　人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经辨识算法。

”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据构成辨识参数与数据库中所有的完整参数展开较为、辨别与证实。

一般拒绝辨别时间高于1秒。

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