人臉識别 介紹

人臉識别

人臉識别技術是基于人的臉部特征資訊進行身份識别的一種生物識别技術。用錄影機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視訊流，

并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識别、面部識别

人臉識别流程

人臉識别技術流程主要包括四個組成部分，分别為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及比對與識别

1.人臉圖像采集

人臉圖像采集方式分為兩種，分别為批量人臉圖像導入及現場視訊人臉采集。

批量導入是指系統在使用者指定的目錄下面自動尋找圖像檔案進行人臉圖像批量導入。現場視訊人臉圖像采集是指用戶端的采集功能被打開後，會調用本地的攝像頭并打開。當客戶在采集裝置的拍攝有效範圍内，采集裝置會自動搜尋客戶的人臉圖像，當采集域上出現紅色矩形時，采集裝置已經搜尋到客戶的人臉圖像，然後用戶端進行自動采集圖像。

2人臉圖像品質擇優

為了獲得品質更高的人臉圖檔，提高比對精确性，我司的用戶端元件帶有人臉采集圖檔品質擇優處理，可自動對目前圖檔品質進行檢測，確定抓拍的照片符合人臉識别品質要求和人臉圖像品質的判斷方法，例如：通過兩眼間像素數判斷圖像清晰度、判斷人臉姿态角度等進行判斷，在自動檢測抓拍到清晰可辨人臉圖檔的同時，可大大提升使用者體驗。

3人臉檢測

人臉檢測在實際中主要用于人臉識别的預處理，即在圖像中準确标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、顔色特征、模闆特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的資訊挑出來，并利用這些特征實作人臉檢測。

主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。

人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照權重投票的方式将弱分類器構造為一個強分類器，再将訓練得到的若幹強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

2.人臉圖像預處理

人臉圖像預處理是對系統所采集到的人臉圖像進行光線處理、切割、旋轉、降噪、過濾、放大或縮小等一系列的複雜處理，通過這些處理使人臉圖像無論是光線還是角度、距離、大小等達到人臉圖像特征提取的标準要求，盡可能消除因光照和角度等因素造成的影響，為進行人臉圖像特征提取做好準備。

3.人臉圖像特征提取

人臉識别系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征模組化的過程。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特征或統計學習的表征方法。

基于知識的表征方法主要是根據人臉器官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資料，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、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識别人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模闆比對法。

基于代數特征的方法的基本思想是将人臉在空域内的高維描述轉化為頻域或者其他空間内的低維描述。基于代數特征的表征方法分為線性投影表征方法和非線性投影表征方法。基于線性投影的方法主要有主成分分析法或稱K-L變換，獨立成分分析法和Fisher線性判别分析法。非線性特征提取方法有兩個重要的分支：基于核的特征提取技術和以流形學習為主導的特征提取技術。

4.比對與識别

4.1人臉識别1:1比對

人臉識别系統通過人臉識别算法實作上送兩張圖像進行比對，根據不同管道的識别率傳回比對結果，并将比對通過的圖像按照設定規則入庫儲存。

1) 圖檔支援聯網核查圖檔、證件身份晶片、現場抓拍圖檔。

2) 能夠最大限度的提高識别率，智能的解決像素較低（如晶片圖）、逆光、側光、昏暗、帶眼鏡、一定角度側臉等不利條件。

4.2人臉識别1:N比對

天誠盛業人臉識别系統通過上送客戶圖像，在客戶特征庫中識别出該将客戶身份，并傳回該客戶的相關資訊，如客戶資訊号、姓名等。系統具有人臉識别 1：N功能，對外提供 1：N比對接口，可根據各系統傳送的照片提取特征值，并跟庫中模闆比對，傳回相似度最高的N個人（傳回人數可自定義）。

1）支援現場拍攝客戶影響或短視訊，并從中提取人臉影響功能。

2）支援根據影像從人臉資料庫中檢索出客戶資訊。

3）根據檢索出的資訊，發送到相應操作終端進行後續操作。

5. 應用領域：

• 金融行業：聯網核查、刷臉支付、VIP客戶識别等；
• 社保行業：離退休人員資訊采集及身份資訊核查；
• 教育行業：考生資訊采集和身份識别；
• 公安行業：公安人臉照片比對、罪犯抓捕；
• 企事業機關：從業人員考勤、出入控制；

轉自天誠盛業對人臉識别的分析。在人臉識别中我門要關注如下技術點：

1。基本流程