重庆人脸识别机器关于人脸识别技术原理分析

人脸识别主要分为人脸检测（face detection）、特征提取（feature extraction）和人脸识别（face recognition）三个过程。

人脸检测：人脸检测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。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。

特征提取：特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。几何 特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。不过，人脸识别考勤机，由于其所需的特征点不能选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。

表征特征利用人脸图像的灰度信息，通过一些算法提取全局或局部特征。其中比较常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先将 图像分成若干区域，在每个区域的像素640x960邻域中用中心值作阈值化，将结果看成是二进制数。图3显示了一个LBP算子。LBP算子的特点是对单调 灰度变化保持不变。每个区域通过这样的运算得到一组直方图，然后将所有的直方图连起来组成一个大的直方图并进行直方图匹配计算进行分类。

人脸识别：这里提到的人脸识别是狭义的人脸识别，即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比，根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为 两个大类：一类是确认，两江新区人脸识别，这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程，回答你是不是你的问题;另一类是辨认，这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹 配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸辨认要比人脸确认困难，人脸识别器，因为辨认需要进行海量数据的匹配。常用的分类器有最近邻分类器、支持向量机等。

与指纹应用方式类似，人脸识别技术目前比较成熟的也是考勤机。因为在考勤系统中，用户是主动配合的，可以在特定的环境下获取符合要求的人脸。这就为人脸 识别提供了良好的输入源，往往可以得到满意的结果。但是在一些公共场所安装的视频监空探头，由于光线、角度问题，得到的人脸图像很难比对成功。这也是未来 人脸识别技术发展必须要解决的难题之一。

人脸识别门禁系统引领智慧小区迎来刷脸时代 

何谓“刷脸”?这项听起来“高大上”的技术，其实离我们的生活并不遥远：单位考勤、小区门禁、车站存包、银行认证……不少地方已在使用。作为网络新语的“刷脸”，说的其实是一种人脸识别技术。人脸识别是一种基于人的相貌特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。“生物识别技术是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，譬如指纹、虹膜等来鉴定个人身份。人脸识别应用于传统安防是发展必然趋势。所以整个人脸识别的应用，都将我们带入“刷脸的世界”，凭着人脸的独特性，走遍天下。

　　试想一下，当你的小区装上人脸识别刷脸门禁系统后，你手提重物无法开门、门卡遗忘或丢失的时候、手抱孩子无法开门的时候，年龄大了密码记不住或是看不清楚数字的时候，怎么办?这时如果门禁设备是采用的人脸识别，只要刷一下脸，那开门不是变的非常的简单。

　　人脸识别走进智慧小区，主要是对小区的门禁进行管理。系统把人脸识别技术和门禁系统相结合，通过对人脸的识别(刷脸)作为门禁开启的钥匙。它不仅免去了忘带钥匙或卡的烦恼，人脸识别软件，同时因为人脸识别刷脸门禁系统无需任何介质开门，而节省了不少成本，如人员变动不需要更换门锁、钥匙、IC卡等，只需要重新对人脸进行注册即可;另外刷脸门禁系统还可根据出入人员情况设置门禁权限，包括不同时间段，不同的门禁点等。

　随着社会经济的高速发展，居住环境的舒适性和安全性已经成为人们居住好的选择。而门禁系统在安全的居住环境中起到的重要作用得到越来越多的重视。目前国内的门禁系统以卡类设备、指纹设备或密码设置为主。这些识别方式都要求人员近距离操作，当使用者双手被占用时则显得极不方便，同时也带来卡片或密码丢失、遗忘，复制以及被盗用的隐患和成本高的问题。而指纹识别，被网上叫座的指纹破解了“密码”，更加让人觉得恐慌不安。而刷脸门禁系统的问世，真正解决了住户进、出及来访客人的管理，同时也对小区、楼宇防盗形成有效的高安全管理。

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