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面部識(shí)別算法（面部識(shí)別算法原理）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-14 07:37:05 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 114

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于面部識(shí)別算法的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、人臉識(shí)別系統(tǒng)的工作原理是什么
2、如何人臉識(shí)別解鎖手機(jī)
3、人臉識(shí)別是根據(jù)什么識(shí)別
4、手機(jī)人臉識(shí)別為什么有兩個(gè)數(shù)據(jù)

面部識(shí)別算法（面部識(shí)別算法原理）

一、人臉識(shí)別系統(tǒng)的工作原理是什么

人臉識(shí)別的原理可以從檢測(cè)、分析、識(shí)別這三個(gè)方面去理解。

面部識(shí)別原理

1.人臉特征

人臉的面部特征是識(shí)別監(jiān)測(cè)的第一個(gè)要素，軟件通過其性別和年齡的特征對(duì)單個(gè)面部進(jìn)行分類，再使用計(jì)算機(jī)生成的篩檢分析將人臉轉(zhuǎn)換成一個(gè)個(gè)數(shù)位運(yùn)算式，最后通過對(duì)比來(lái)確定其相似性。

2.人臉分析

這種檢測(cè)人臉的技術(shù)，大多是依賴于2D圖像，因?yàn)?D的圖像更容易與公共照片和治療庫(kù)中的圖像做匹配，軟件是通過對(duì)人臉的幾何形狀來(lái)分析，關(guān)鍵點(diǎn)是眼睛之間的距離、眼窩的深度還有顴骨的形狀等等，最終得以識(shí)別成功。

3.人臉特征提取

面部識(shí)別算法（面部識(shí)別算法原理）

這一步可以簡(jiǎn)單理解為，軟件把人臉轉(zhuǎn)成了某個(gè)公式去儲(chǔ)存。識(shí)別軟件會(huì)把人臉分為n個(gè)維度，假如n等于1000，也就意味著臉部檢測(cè)軟件把這張人臉切分成了1000個(gè)維度矩陣，再通過上一步的幾何數(shù)據(jù)分析，會(huì)把鼻子寬度、長(zhǎng)度、眼睛寬度、長(zhǎng)度等等面部特征都變?yōu)橐粋€(gè)個(gè)數(shù)據(jù)儲(chǔ)存起來(lái)，這些數(shù)據(jù)就像是人的指紋一樣，都是獨(dú)一無(wú)二的。

人臉識(shí)別使用場(chǎng)景

解鎖手機(jī)：現(xiàn)在各大手機(jī)廠商都有人臉識(shí)別的功能，此技術(shù)提供了一種非常強(qiáng)大的保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)的方法，以確保手機(jī)被盜的時(shí)候，其數(shù)據(jù)等敏感信息無(wú)法被訪問。但是這也并不能說手機(jī)臉部解鎖是萬(wàn)無(wú)一失的，其中iphone公司就說過，人臉解鎖的隨機(jī)性幾率是百萬(wàn)分之一。

面部識(shí)別算法（面部識(shí)別算法原理）

執(zhí)法：執(zhí)法機(jī)構(gòu)也會(huì)經(jīng)常用到人臉識(shí)別的技術(shù)，一般執(zhí)法者把被捕者的照片拍攝下來(lái)，放在人臉識(shí)別的資料庫(kù)中，讓軟件對(duì)其進(jìn)行鑒別，或者錄入到數(shù)據(jù)庫(kù)里，以便在之后的案件時(shí)進(jìn)行篩選。
尋找失蹤人員：人臉識(shí)別現(xiàn)在已經(jīng)用在尋找失蹤人員和抓捕人販子上面，因?yàn)楝F(xiàn)在監(jiān)控系統(tǒng)無(wú)處不在，只要把個(gè)人資料添加到軟件中，一旦人臉被識(shí)別出來(lái)，不論是在哪里，執(zhí)法者都可以第一時(shí)間看到并且發(fā)出警報(bào)。

總結(jié)：人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)越來(lái)越成熟，它不僅可以提高我們平時(shí)所處環(huán)境的安全性，也可以有效減少犯罪行為，還可以提供人們更大的便利性。

二、如何人臉識(shí)別解鎖手機(jī)

“刷臉”是這幾年的一個(gè)熱門話題，在現(xiàn)實(shí)生活中也隨處可見，比如：智能手機(jī)的刷臉解鎖，快速準(zhǔn)確；移動(dòng)支付的“刷臉支付”，安全便捷；住宅小區(qū)的刷臉門禁，消除了忘帶鑰匙的煩惱。

此外，手機(jī)中的智能相冊(cè)，可以根據(jù)照片中的人物進(jìn)行自動(dòng)歸類；美顏相機(jī)的特效功能，可以提供用戶感興趣的美顏效果……

那么，人臉識(shí)別在技術(shù)上究竟是如何實(shí)現(xiàn)的呢？它與人工智能又有怎樣的關(guān)聯(lián)？

人臉識(shí)別如何從無(wú)到有

人臉識(shí)別技術(shù)起始于20世紀(jì)60年代，在90年代后期開入進(jìn)入應(yīng)用階段，目前已經(jīng)是一類發(fā)展比較成熟的技術(shù)了。人臉識(shí)別算法的基本思路是，通過捕捉和對(duì)比分析人的“面部特征”來(lái)識(shí)別人的身份。

當(dāng)我們要記住一個(gè)人時(shí)，可能會(huì)首先記住他是不是雙眼皮、眼睛是什么顏色、頭發(fā)是卷是直、鼻梁高低等等，這些就是所謂的“面部特征”。

但對(duì)于兩個(gè)長(zhǎng)相非常接近的人（比如一對(duì)雙胞胎），人們很難用肉眼分辨，而計(jì)算機(jī)輔助人臉識(shí)別技術(shù)則能夠準(zhǔn)確、快速地辨別出兩者之間的異同，這是因?yàn)槿四樧R(shí)別算法能夠辨別和記住的“面部特征”遠(yuǎn)比肉眼所能觀察到的要多很多，可以捕捉到人與人之間更細(xì)微的差異。

人臉識(shí)別，就是基于人的面部特征，用攝像機(jī)或攝像頭獲得含有人臉的照片（或者視頻），并自動(dòng)在照片（或者視頻）中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)采集到的人臉進(jìn)行面部識(shí)別的一系列方法。

人臉識(shí)別的過程通常分為4個(gè)步驟：人臉檢測(cè)、人臉對(duì)齊、人臉編碼和人臉匹配。

第一步是人臉檢測(cè)。顯然，在我們區(qū)分人臉之前，必須先在照片中找到人臉的位置。比如，當(dāng)我們使用市面上的任何一款手機(jī)拍照時(shí)，都會(huì)發(fā)現(xiàn)：手機(jī)能夠?qū)⑷说哪槻坑梅礁褡詣?dòng)標(biāo)記出來(lái)，這就是采用了人臉檢測(cè)技術(shù)。

第二步是人臉對(duì)齊。在檢測(cè)出照片中的人臉的位置之后，我們經(jīng)常面臨的一個(gè)問題是，照片中的人臉可能是傾斜的，也可能只是個(gè)側(cè)臉。

雖然人類可以輕松地辨識(shí)出兩張面朝不同方向的同一張臉，但對(duì)于電腦來(lái)說，它經(jīng)常會(huì)認(rèn)為這是兩個(gè)完全不同的身份。

因此，我們需要找到人臉上的特征（如眼睛、鼻子、嘴等），并通過幾何變換（如旋轉(zhuǎn)、縮放等）將這些特征挪到對(duì)應(yīng)的位置上，完成人臉對(duì)齊。

第三步是人臉編碼。最直接的方法就是把我們檢測(cè)并對(duì)齊的未知人臉，與我們已經(jīng)標(biāo)注了的人臉圖片進(jìn)行比較。如果未知面孔與一個(gè)以前標(biāo)注過的面孔非常相似，那它極有可能就是同一個(gè)人。

但這種方法是無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)識(shí)別出海量照片中的人臉的，因此，我們就需要程序員利用人工智能技術(shù)，在計(jì)算機(jī)中訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將同一個(gè)人的兩張不同的面部照片與另外一個(gè)人的面部照片同時(shí)輸入電腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓它做出判斷，并不斷重復(fù)這個(gè)過程。

不斷訓(xùn)練的過程中，程序員會(huì)讓輸入的同一個(gè)人的兩張照片差異值縮小，這樣一來(lái)計(jì)算機(jī)就可以學(xué)習(xí)到這個(gè)人臉部到底具有什么特征。

在實(shí)際識(shí)別的時(shí)候，人們會(huì)預(yù)先將所有人的面部圖像放入人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中，再將我們想要查找的人臉利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的比對(duì)方法（如KNN分類器）與人臉庫(kù)中的數(shù)據(jù)對(duì)比。

三、人臉識(shí)別是根據(jù)什么識(shí)別

人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)，用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。

人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代，80年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進(jìn)入初級(jí)的應(yīng)用階段則在90年后期，并且以美國(guó)、德國(guó)和日本的技術(shù)實(shí)現(xiàn)為主；人臉識(shí)別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有尖端的核心算法，并使識(shí)別結(jié)果具有實(shí)用化的識(shí)別率和識(shí)別速度；“人臉識(shí)別系統(tǒng)”集成了人工智能、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、專家系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種專業(yè)技術(shù)，同時(shí)需結(jié)合中間值處理的理論與實(shí)現(xiàn)，是生物特征識(shí)別的最新應(yīng)用，其核心技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向強(qiáng)人工智能的轉(zhuǎn)化。

四、手機(jī)人臉識(shí)別為什么有兩個(gè)數(shù)據(jù)

因?yàn)槭謾C(jī)人臉識(shí)別有兩種算法，它們的數(shù)據(jù)是不同的。第一種是深度學(xué)習(xí)，根據(jù)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，以提取出重要的特征進(jìn)行特征比較，以識(shí)別出人臉。另一種是機(jī)器視覺，其中包括像素比對(duì)、形態(tài)學(xué)處理等，可以從照片中提取出對(duì)比度高的特征，以此分辨出人臉。所以，不同的算法需要不同的數(shù)據(jù)，才能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的面部識(shí)別。

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