关键词：
人脸识别
人脸识别技术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。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的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别
人脸识别流程
人脸识别技术流程主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别
1.人脸图像采集
人脸图像采集方式分为两种，分别为批量人脸图像导入及现场视频人脸采集。
批量导入是指系统在用户指定的目录下面自动寻找图像文件进行人脸图像批量导入。现场视频人脸图像采集是指客户端的采集功能被打开后，会调用本地的摄像头并打开。当客户在采集设备的拍摄有效范围内，采集设备会自动搜索客户的人脸图像，当采集域上出现红色矩形时，采集设备已经搜索到客户的人脸图像，然后客户端进行自动采集图像。
2人脸图像质量择优
为了获得质量更高的人脸图片，提高比对精确性，我司的客户端组件带有人脸采集图片质量择优处理，可自动对当前图片质量进行检测，确保抓拍的照片符合人脸识别质量要求和人脸图像质量的判断方法，例如：通过两眼间像素数判断图像清晰度、判断人脸姿态角度等进行判断，在自动检测抓拍到清晰可辨人脸图片的同时，可大大提升用户体验。
3人脸检测
人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
2.人脸图像预处理
人脸图像预处理是对系统所采集到的人脸图像进行光线处理、切割、旋转、降噪、过滤、放大或缩小等一系列的复杂处理，通过这些处理使人脸图像无论是光线还是角度、距离、大小等达到人脸图像特征提取的标准要求，尽可能消除因光照和角度等因素造成的影响，为进行人脸图像特征提取做好准备。
3.人脸图像特征提取
人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
基于代数特征的方法的基本思想是将人脸在空域内的高维描述转化为频域或者其他空间内的低维描述。基于代数特征的表征方法分为线性投影表征方法和非线性投影表征方法。基于线性投影的方法主要有主成分分析法或称K-L变换，独立成分分析法和Fisher线性判别分析法。非线性特征提取方法有两个重要的分支：基于核的特征提取技术和以流形学习为主导的特征提取技术。
4.匹配与识别
4.1人脸识别1:1比对
人脸识别系统通过人脸识别算法实现上送两张图像进行比对，根据不同渠道的识别率返回比对结果，并将比对通过的图像按照设定规则入库保存。
1) 图片支持联网核查图片、证件身份芯片、现场抓拍图片。
2) 能够最大限度的提高识别率，智能的解决像素较低（如芯片图）、逆光、侧光、昏暗、带眼镜、一定角度侧脸等不利条件。
4.2人脸识别1:N比对
天诚盛业人脸识别系统通过上送客户图像，在客户特征库中识别出该将客户身份，并返回该客户的相关信息，如客户信息号、姓名等。系统具有人脸识别 1：N功能，对外提供 1：N比对接口，可根据各系统传送的照片提取特征值，并跟库中模板比对，返回相似度最高的N个人（返回人数可自定义）。
1）支持现场拍摄客户影响或短视频，并从中提取人脸影响功能。
2）支持根据影像从人脸数据库中检索出客户信息。
3）根据检索出的信息，发送到相应操作终端进行后续操作。
5. 应用领域：
- 金融行业：联网核查、刷脸支付、VIP客户识别等；
- 社保行业：离退休人员信息采集及身份信息核查；
- 教育行业：考生信息采集和身份识别；
- 公安行业：公安人脸照片比对、罪犯抓捕；
- 企事业单位：工作人员考勤、出入控制；
转自天诚盛业对人脸识别的分析。在人脸识别中我门要关注如下技术点：
1。基本流程
1.图像获取(从图片，摄像头，视频录像)
2.人脸识别比对（人脸预处理，特征提取，特征对比匹配与识别调用特征模型，结果输出）
3.模型训练（人脸大数据,DL深度学习）
2。如何进行 图像进行比对，最大限度的提高识别率，
智能的解决像素较低（如芯片图）、逆光、侧光、昏暗、带眼镜、一定角度侧脸等不利条件）
人脸识别---基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法
介绍基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法1利用VGGFace提取人脸特征2PCA对人脸特征进行降维3稀疏表达的人脸匹配Code1介绍本文将介绍一种基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法。首先，利用深度学习框架(VGGFace)提取人脸特征... 查看详情
人脸识别---基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法
介绍基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法1利用VGGFace提取人脸特征2PCA对人脸特征进行降维3稀疏表达的人脸匹配Code1介绍本文将介绍一种基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法。首先。利用深度学习框架(VGGFace)提取人脸特征... 查看详情
人脸识别与仿真
...绪论本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构... 查看详情
人脸识别完整项目实战：完整项目案例运行演示
一、前言本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第一节《完整项目运行演示》，本章内容系统介绍：人脸系统核心功能的运行演示。本内容已经录制成视频课程，详见网易云课堂。整个《人脸识别完整项目实战》... 查看详情
人脸识别应用解析
人脸识别应用解析，主要是基于阿里云视觉智能开放平台的人脸比对1：1和人脸搜索1：n两个应用接口，来进行多方面说明。一、产品介绍人脸比对1：1：输入两张图片，进行比对，输出两张人脸图片的相似度。编... 查看详情
人脸表情识别系统介绍——上篇（python实现，含ui界面及完整代码）
摘要：这篇博文介绍基于深度卷积神经网络实现的人脸表情识别系统，系统程序由Keras,OpenCv,PyQt5的库实现，训练测试集采用fer2013表情库。如图系统可通过摄像头获取实时画面并识别其中的人脸表情，也可以通过读取图片识别，... 查看详情
王文峰《人脸识别原理与实战以matlab为工具》pdf及代码+《人脸识别原理及算法(沈理)》pdf+学习参考
人脸识别是当今世界科技领域攻关的高精尖技术。《人脸识别原理及算法：动态人脸识别系统研究》系统介绍了人脸识别研究领域的研究状况以及作者在人脸识别领域的研究工作和研究成果，全书共分为3个部分。《人脸识别原... 查看详情
opencv学习之路（40）人脸识别算法——eigenfacefisherfacelbph
一、人脸识别算法之特征脸方法（Eigenface）1、原理介绍及数据收集特征脸方法主要是基于PCA降维实现。详细介绍和主要思想可以参考http://blog.csdn.net/u010006643/article/details/46417127上述博客的人脸数据库打不开了，大家可以去下面这... 查看详情
dlib库包的介绍与使用，opencv+dlib检测人脸框opencv+dlib进行人脸68关键点检测，opencv+dlib实现人脸识别，dlib进行人脸特征聚类dlib视频目标跟踪(代码片段)
文章目录：1dlib库介绍2dlib人脸检测：绘制出人脸检测框2.1dlib人脸检测源码2.2opencv+dlib人脸检测2.3dlib人脸检测总结3dlib人脸关键点检测：并绘制检测框、关键点、不同区域关键点连线3.1dlib人脸关键点检测源码3.2opencv... 查看详情
人脸识别基于dlib库实现人脸特征值提取(代码片段)
...Dlib库二、OpenCV介绍即安装1.OpenCV简介2.OpenCV安装三、提取人脸特征点四、在眼睛处绘制黑色的实心圆五、总结六、参考一、Dlib库介绍与安装1.Dlib库简介 Dlib库是一个机器学习的开源库，包含了机器学习的很多算法，使... 查看详情
人脸识别门禁考勤机有什么具体参数
人脸识别门禁考勤机有什么具体参数现在很多企业和办公楼宇都在使用以人脸识别门禁机进出公司和办公楼宇，这些企业常说的人脸识别门禁是什么？有什么具体参数？如果创业选择这个产品如何打开市场。泽光小编介绍一下什... 查看详情
人脸识别(代码片段)
今天介绍的是通过face++联网API实现人脸识别功能、打开相机及从相册获取图片功能。文档请到face++官网查看（https://www.faceplusplus.com.cn/）程序的主流程:1、创建一个人脸的集合FaceSet，用于存储人脸标识face_token调用face++的url:https://... 查看详情
人脸识别是靠啥技术实现的？
一直不明白，比如借贷宝那种注册的时候，人脸识别认证。感觉很高端，想多了解点。不同品牌机型采用的面部识别技术方案不同，面部识别效果也会不一样；目前vivo/iQOO系列手机，仅NEX双屏版采用3D人脸识别技术，其余机型均... 查看详情
『算法理论学』人脸姿态估计算法介绍
0.概述人脸姿态估计算法，主要用以估计输入人脸块的三维欧拉角。一般选取的参考系为相机坐标系，即选择相机作为坐标原点。姿态估计可用于许多业务场景，比如在人脸识别系统的中，姿态估计可以辅助进行... 查看详情
5种最著名的人脸识别算法和关键特征介绍
人脸识别算法是任何人脸检测和识别系统或软件的基础组件。专家将这些算法分为两种核心方法：几何方法侧重于区分特征，光度统计方法用于从图像中提取值。然后将这些值与模板进行比较以消除差异。这些算法还可... 查看详情
如何用python实现简单人脸识别
参考技术A你可以使用opencv库提供的人脸识别模块，这样子会比较快 参考技术B人脸识别的话你得需要一个3D摄像头，不同的摄像头他写的方法是不一样的，这得看摄像头生产商的介绍了。 查看详情
人脸识别总结
目前单模型最好，好像是VGGface。lightCNN模型较好，单模型达到了98%http://m.blog.csdn.net/article/details?id=50401101 介绍LightCNN http://blog.csdn.net/shixiangyun2/article/details/51366710LINGTcnn。有caffe实现http 查看详情
人脸识别软件
人脸识别软件介绍如下：1、3D人脸识别app是一款好玩有趣的刷脸工具。第一次打开3D人脸识别app使用，必须要先记录你的脸型。第二次长按提示区，就能完成脸部扫描即刻解锁。3D酷炫组合，带你近距离体验最尖端的科技，与手... 查看详情