人脸识别的原理 人脸识别门原理
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其实机器本来并不擅长识别图像，比如这张图片在机器眼里只是一串0和1组成的数据，机器并不能理解这个图像有什么含义。所以想让机器学会认识图像，就需要我们给它编写程序算法。
当我们描述一个人的长相的时候，大多会用到类似这样的词汇，比如瓜子脸、柳叶眼、蒜头鼻、樱桃嘴。所谓长相很大程度上取决于人脑袋和五官的形状。
最早的人脸识别就是采用这样的方法。首先机器会在图像中识别出脸所在的位置，然后描绘出这张脸上的五官的轮廓，获得人脸上五官的形状和位置信息。比如两个眼睛之间的距离，鼻尖嘴角连线在水平方向上的角度等等。
人脸识别的原理是用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别。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，其本质是图像处理。
机器或者手机进行图像处理时，需要核对面部器官的几何形状和器官之间的距离，完成上述操作之后，再和第一次录入的面部特征做对比，从而实现信息认证成功和手机解锁。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。
经过科技发展后的人脸识别技术，基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。
人脸识别系统一般是指面部识别出入控制系统，面部识别出入控制系统是以先进的面部识别技术为基础，将成熟的ID卡和指纹识别技术相结合，创新引入的安全使用的生物识别出入控制系统。
人脸识别系统以先进的面部识别技术为基础，将成熟的ID卡和指纹识别技术相结合，革新安全实用的生物识别门禁系统。该系统通过面部、指纹、ID卡信息收集和生物识别、出入控制内外分离，实用且安全。该系统利用网络信息加密传输支持远程控制和管理，可广泛应用于银行、军队、公检法、智能建筑等主要地区的门禁安全控制。
人脸识别系统的工作原理是什么？
人脸识别技术中广泛使用的区域特征分析算法，融合计算机图像处理技术和生物统计学原理，利用计算机图像处理技术从视频中提取人物特征点，利用生物统计学原理分析数学模型，即面部特征模板。使用完成的面部特征模板，对受试者进行面部图像和特征分析，根据分析结果提供相似的值。通过这个值可以确认是不是同一个人。
人脸识别系统的功能模块是什么？
面部捕捉和跟踪功能
面部捕捉是指在图像或视频流的一帧中检测画像，并从背景中分离画像，自动保存。人物跟踪是指利用人物捕捉技术，指定人物像在相机拍摄范围内移动时自动跟踪。
比较面部识别
面部识别验证式和搜索式两种比较模式。验证仪式是指将捕获的人物像或指定的人物像与数据库中注册的一对进行比较，确认是否是同一个人。搜索仪式的匹配是指在数据库中注册的所有人物中搜索，以查找是否有指定的人物像。
面部建模和检索
可以对签入的人物数据建模，提取面部特征，并将生成的面部模板(面部特征文件)保存在数据库中。在进行面部搜索时(搜索方式)，对指定的人物形象进行建模，然后与数据库中所有人的模板进行识别，最后根据匹配的相似值列出最相似的人员列表。
活体检查
系统可以识别摄像机前面的人是真的人还是照片。这可以防止用户使用照片、视频、口罩等伪造。
常用的活体检查有双目摄像机、3D结构光等。
图像质量检查
图像质量的好坏直接影响识别的效果，图像质量的检测功能评价即将比较的照片的图像质量，并为帮助识别提供适当的推荐值。 原文出自 汉玛智慧
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