人臉識別系統(tǒng)人臉比對

面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，并找出佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：

①特征向量法

該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。

②面紋模板法

該方法是在庫中存貯若干標準面像模板或面像模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用化相關(guān)量度量進行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。

人臉識別技術(shù)的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識別算法。”這種算法是利用人體面部各及特征部位的方法。如對應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。

實現(xiàn)過程

以上簡單描述了人臉關(guān)鍵特征的計算方法。在實際應(yīng)用中，需要借助于統(tǒng)計分析的技術(shù)，從大量的人臉中找到對應(yīng)的特征，并通過訓(xùn)練出不同的分類器，如嘴巴分類器、眼睛分類器等，從而實現(xiàn)人臉及關(guān)鍵部位的檢測。

在進行比對時，需要對包含臉部的所有可能檢測窗口進行窮舉搜索，得到關(guān)鍵部位信息，并進行存儲或比對，這個過程相對比較耗時。在比對過程中，可以使用各個部位進行相似性比對，并進行結(jié)果合并；或者直接對包含各個部件的全局特征進行比對，直接輸出比對結(jié)果。

有研究表明，兒童識別目標（如人臉）往往依據(jù)目標的某些局部特征，而成年人則側(cè)重于記住目標的全局。

人臉特征的探測也可作為一種圖像預(yù)處理手段，如果確定了兩眼的位置，得到兩眼間的距離，依此就可得到人臉的尺度大小，進行尺度標準化處理，解決人員距離采集器遠近的問題。從理論上來說，人臉的關(guān)鍵部位特征相對比較穩(wěn)定，對人臉、方向等沒有過多要求，通過算法提取的特征能準確反映對象的特征，具有一定的不變性，保證了結(jié)果輸出的一致性，能夠滿足人臉識別在早期各應(yīng)用場景的使用。

人臉驗證

“人臉驗證（Face Verification）”是判定兩個人臉圖是否為同一人的算法。

它的輸入是兩個人臉特征，通過人臉比對獲得兩個人臉特征的相似度，通過與預(yù)設(shè)的閾值比較來驗證這兩個人臉特征是否屬于同一人（即相似度大于閾值，為同一人；小于閾值為不同）。

人臉識別

“人臉識別(Face Recognition)”是識別出輸入人臉圖對應(yīng)身份的算法。

它的輸入一個人臉特征，通過和注冊在庫中N個身份對應(yīng)的特征進行逐個比對，找出“一個”與輸入特征相似度較高的特征。將這個較高相似度值和預(yù)設(shè)的閾值相比較，如果大于閾值，則返回該特征對應(yīng)的身份，否則返回“不在庫中”。