人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。說簡單點，人臉識別解決“這是誰的臉”問題。

人臉檢測是指對于任意一幅給定的圖像，采用一定的策略對其進行搜索以確定其中是否含有人臉，如果是則返回臉的位置、大小和姿態(tài). 說簡單點，人臉檢測解決“是不是人臉”的問題。

所以，人臉檢測是人臉識別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。先進行人臉檢測，獲得人臉圖像信息，然后再進行人臉識別，確定身份。

人臉識別技術(shù)發(fā)展歷程

人臉識別蕞初在20世紀(jì)60年代已經(jīng)有研究人員開始研究，真正進入初級的應(yīng)用階段是在90年代后期，發(fā)展至今其技術(shù)成熟度已經(jīng)達(dá)到較高的程度。整個發(fā)展過程可以分為機械識別、半自動化識別、非接觸式識別及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用階段。

與其他生物識別方式相比，人臉識別優(yōu)勢在于自然性、不被察覺性等特點。自然性即該識別方式同人類進行個體識別時所利用的生物特征相同。指紋識別、虹膜識別等均不具有自然性。不被察覺的特點使該識別方法不易使人抵觸，而指紋識別或虹膜識別需利用電子壓力傳感器或紅外線采集指紋、虹膜圖像，在采集過程中體驗感不佳。目前人臉識別需要解決的難題是在不同場景、臉部遮擋等應(yīng)用時如何保證識別率。此外，隱私性和安全性也是值得考慮的問題。人臉識別優(yōu)勢明顯，未來將成為識別主導(dǎo)技術(shù)。具體來說，相比指紋識別、虹膜識別等傳統(tǒng)的生物識別方式，優(yōu)點主要還集中在四點：非接觸性、非侵?jǐn)_性、硬件基礎(chǔ)完善和采集快捷便利，可拓展性好。在復(fù)雜環(huán)境下，人臉識別精度問題得到解決后，預(yù)計人臉識別有望快速替代指紋識別成為市場大規(guī)模應(yīng)用的主流識別技術(shù)。

人臉識別是一種識別技術(shù)，用于檢測保存在數(shù)據(jù)集中的個人圖像的面部。 盡管其他身份識別方法可以更準(zhǔn)確，但面部識別一直是研究的重點，因為它具有非干預(yù)性質(zhì)，而且它對于人們來說是一種輕松的個人識別方法。

1、基于幾何/基于模板

人臉識別算法分為基于幾何或基于模板的算法?；谀０宓姆椒梢允褂肧VM(支持向量機)、PCA(主成分分析)、LDA(線性判別分析)、核方法或跟蹤變換等統(tǒng)計工具構(gòu)建?；趲缀翁卣鞯姆椒ㄖ饕治鼍植咳四樚卣骷捌鋷缀侮P(guān)系因此它也被稱為基于特征的方法。  

2、局部的/整體的

要素之間的關(guān)系或功能與整張臉之間的聯(lián)系并不影響數(shù)量，許多研究人員遵循這種方法，試圖推斷出相關(guān)的特征。有些方法嘗試用眼睛，一些特征的組合等。一些隱馬爾可夫模型方法也屬于這一類，他們的特征處理在人臉識別中非常有名。

3、基于外貌/基于模型

基于外觀的方法顯示了一張包含多個圖像的臉。被認(rèn)為是高維向量的圖像。該技術(shù)通常用于從圖像分割中提取特征空間。另一方面，基于模型的方法嘗試對人臉進行建模。將新樣本實現(xiàn)到模型中，并用模型的參數(shù)對圖像進行識別。  

基于外觀的方法可以分為線性和非線性兩類。PCA、LDA、IDA用于直接法，而核PCA用于非線性方法。另一方面，在基于模型的方法中可分為二維或三維非彈性束圖匹配方法。

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。下面宣城盛宇小編來給大家介紹一下人臉圖像采集及檢測。

人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時，采集設(shè)備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現(xiàn)人臉檢測。