人脸识别的原理是什么?

2019 年 09 月 04 日

随着大数据时代的到来,“人脸”也成为了数据的一部分。人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。需要用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或者视频,并自动在图像中检测和跟踪人脸,从而对检测到的人脸进行脸部的认证一系列相关技术,一般情况下也会叫做人像识别、面部识别


人脸识别的原理是什么?


那么人脸识别的原理是怎样的呢?它包括了那几个部分?人脸识别包括人脸检测、图像预处理、特征信息提取、人脸匹配与识别。


人脸检测:这是指从输入图像中检测并提取人脸图像,通常采用haar特征和Adaboost算法 训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。假如某一矩形区域通过了级联分类器,就被判别为人脸图像。


特征提取:人脸识别可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。而人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。特征提取的方法可以分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。


图像预处理:是基于人脸检测结果,对图像进行处理,最后服务于特征提取的过程。因为系统获取的原始图像可能会受到各种条件的限制和随机干扰,可能不可以直接使用,要在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像来讲,它的预处理过程包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。


人脸匹配与识别:这是提取人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行匹配,认证。人脸识别就是把待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行相比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程可以分为两类:一类是确认,就是一对一进行图像比较的过程,而另一类是辨认,就是一对多进行图像匹配识别对比的过程。

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文章来源:畅视智能


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