人脸识别技术的流程
原标题：人脸识别技术的流程随着人脸识别技术的成熟与发展，今年，无人超市的开业以及iphoneX的发布，把人脸识别技术的应用推向了一个高潮。那么，人脸识别技术是什么呢？人脸识别算法又是什么呢？下面我们就来探讨一下人脸识别技术和流程。
首先，我们先来了解一下什么是人脸识别技术。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，进而给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息,并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份的一系列相关技术。因而，人脸识别通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年代后期。2014年3月，香港中文大学信息工程系主任、中国科学院深圳先进技术研究院副院长汤晓鸥领军的团队发布研究成果，基于原创的人脸识别算法，准确率达到98.52%，首次超越人眼识别能力（97.53%）。
人脸识别系统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，其流程如下。
人脸识别系统组成
1.人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。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。
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2.人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。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。
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4.人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。返回搜狐，查看更多
责任编辑：图像识别算法
CDA数据分析师出品一、何为识别？想必各位机友都知道图像识别技术是人工智能的一个重要领域。随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步，图像识别技术已经在众多领域中得到了应用，其产生的目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，并以此用来识别不同模式下目标和对象的一门技术。
那么何为识别呢？所谓的图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。正如我们在图中所看到的，我们人类能识别出飞机、人、汽车、交通标志等等，并且我们还能把收集到的信息做更多的处理。
而「计算机的图像识别」和「人类的图像识别」在原理上并没有本质的区别，只是要处理的信息更加繁琐，并且计算机缺少人类在感觉与视觉差上的影响。其实和人类一样，我们在识别某种物品的时候也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的，只是很多时候我们没有意识到这一点。比如说我们看到一朵玫瑰花，我们是如何知道这是一朵玫瑰花的呢？我们会根据小时候从父母、老师、书籍等等“历史数据标签”所获得的学习结果，当看到一朵花时，我们就能够从它的特征中了解到是否带刺？是否是玫瑰花的花瓣形状？什么颜色？叶子的形状等等，进而识别出这朵花是否是玫瑰花