人臉識別的難點

1、圖像光線：識別的視頻和圖片面臨各種環(huán)境光源的考驗，可能出現(xiàn)側(cè)光、頂光、背光和高光等現(xiàn)象，而且有可能出現(xiàn)各個時段的光照不同，甚至在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)各個位置的光照都不同。

2、人臉姿態(tài)和飾物：因為監(jiān)控是非配合型的，監(jiān)控人員通過監(jiān)控區(qū)域時以自然的姿態(tài)通過，因此可能出現(xiàn)側(cè)臉、低頭、抬頭等各種非正臉的姿態(tài)和佩戴帽子、黑框眼鏡、口罩等飾物現(xiàn)象。

3、人的臉部存在相似性：不同個體之間特別是同一民族的區(qū)別不大，所有人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進(jìn)行定位是有利的，但是對于利用人臉區(qū)分個體是不利的。再加上化妝的掩蓋及雙胞胎的天然相似性更增加了識別的難度。

4、人臉存在易變性：人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大。

人臉識別是指能夠識別或驗證圖像或視頻中的主體的身份的技術(shù)。人臉識別算法誕生于七十年代初。自那以后，它們的準(zhǔn)確度已經(jīng)大幅提升，現(xiàn)在相比于指紋或虹膜識別等傳統(tǒng)上被認(rèn)為更加穩(wěn)健的生物識別方法，人們往往更偏愛人臉識別。讓人臉識別比其它生物識別方法更受歡迎的一大不同之處是人臉識別本質(zhì)上是非侵入性的。

比如，指紋識別需要用戶將手指按在傳感器上，虹膜識別需要用戶與相機靠得很近，語音識別則需要用戶大聲說話。相對而言，現(xiàn)代人臉識別系統(tǒng)僅需要用戶處于相機的視野內(nèi)（假設(shè)他們與相機的距離也合理）。這使得人臉識別成為了對用戶友好的生物識別方法。這也意味著人臉識別的潛在應(yīng)用范圍更廣，因為它也可被部署在用戶不期望與系統(tǒng)合作的環(huán)境中，比如監(jiān)控系統(tǒng)中。人臉識別的其它常見應(yīng)用還包括訪問控制、欺詐檢測、身份認(rèn)證和社交媒體。

人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。下面宣城盛宇小編給大家介紹一下人臉圖像特征提取。

人臉圖像特征提取：人臉識別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù) 特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進(jìn)行特征建模的過程。

人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大 類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學(xué)習(xí)的表征方法?；谥R的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分 量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特 征，這些特征被稱為幾何特征?；谥R的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。下面宣城盛宇小編給大家介紹一下人臉圖像匹配與識別。

人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過設(shè)定一個閾值，當(dāng)相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸 出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度對人臉的身份進(jìn)行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認(rèn)，是一對一 進(jìn)行圖像比較的過程，另一類是辨認(rèn)，是一對多進(jìn)行圖像匹配對比的過程。