人脸识别技术原理
人脸识别技术由三个关键步骤构成：人脸检测、人脸跟踪和人脸比对。
首先，人脸检测是确定图像中是否存在人脸并将其从背景中分离出来。这可以通过多种方法实现，如参考模板法，通过计算样品与标准模板的匹配程度；人脸规则法，利用人脸结构特征；样品学习法，通过人工神经网络学习区分面像和非面像；肤色模型法，依据肤色在色彩空间的集中分布；以及特征子脸法，基于子空间中的投影距离判断。实际应用中，这些方法往往结合使用以提高准确性。
接下来是人脸跟踪，即对检测到的人脸进行动态目标跟踪，可以采用基于模型或运动模型的方法，肤色模型也是一种有效手段。
最后，人脸比对用于确认身份或在面像库中搜索目标，通过特征向量法，如计算五官特征的几何特征量，形成描述；或面纹模板法，通过归一化相关度量匹配。人脸识别的核心在于分析面部特征并应用图形/神经识别算法，对多数据进行快速比较判断。
整个识别过程包括三个步骤：建立人脸档案，通过摄像或照片获取个体的面像并生成面纹编码；在实时场景中获取当前面像并生成面纹编码；然后与档案中存储的面纹编码进行比对，识别出特定个体。面纹编码技术具有高度抗干扰性，能确保在各种变脸条件下仍能精确识别，整个过程在普通图像处理设备下可实现自动化、连续性和实时性。
扩展资料
人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，可以将人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
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