人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來(lái)，它的性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類(lèi)型的生物識別比較人臉識別具有如下特點(diǎn)：

非強制性：用戶(hù)不需要配合人臉采集設備，幾乎可以在無(wú)意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式?jīng)]有“強制性”；

非接觸性：用戶(hù)不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像；

并發(fā)性：在實(shí)際應用場(chǎng)景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識別；

除此之外，還符合視覺(jué)特性：“以貌識人”的特性，以及操作簡(jiǎn)單、結果直觀(guān)、隱蔽性好等特點(diǎn)。

人臉檢測：人臉檢測在實(shí)際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標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、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來(lái)，并利用這些特征實(shí)現人臉檢測。

主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習算法，Adaboost算法是一種用來(lái)分類(lèi)的方法，它把一些比較弱的分類(lèi)方法合在一起，組合出新的很強的分類(lèi)方法。人臉檢測過(guò)程中使用Adaboost算法挑選出一些能代表人臉的矩形特征(弱分類(lèi)器)，按照加權投票的方式將弱分類(lèi)器構造為一個(gè)強分類(lèi)器，再將訓練得到的若干強分類(lèi)器串聯(lián)組成一個(gè)級聯(lián)結構的層疊分類(lèi)器，有效地提高分類(lèi)器的檢測速度。

人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進(jìn)行處理并終服務(wù)于特征提取的過(guò)程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，在圖像處理的早期階段對它進(jìn)行灰度校正、噪聲過(guò)濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過(guò)程主要包括人臉圖像的光線(xiàn)補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。

人臉的外形很不穩定，人可以通過(guò)臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀(guān)察角度，人臉的視覺(jué)圖像也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。

人臉識別問(wèn)題中x是圖像，當然圖像在計算機中的存儲方式是數字矩陣對應圖像的像素點(diǎn)陣，比如1024×768等等，而每個(gè)像素點(diǎn)是用數值來(lái)表示RGB或者黑白灰，不同的圖像所對應的數字矩陣是不同的，但在數值分布上會(huì )呈現出一定的特征，比如人臉和五官，不管出現在圖像中的哪個(gè)位置，對應的數值都會(huì )有一定的規律。

當前主流的人臉識別算法，在進(jìn)行人臉識別核心的人臉比對時(shí)，主要依靠人臉特征值的比對。所謂特征值，即面部特征所組成的信息集。我們辨別一個(gè)人的特征，可能會(huì )記住他是雙眼皮、黑眼睛、藍色頭發(fā)、塌鼻梁……但人工智能算法可以辨別和記住的面部特征會(huì )比肉眼所能觀(guān)察到的多很多。

人臉識別算法一般會(huì )設定一個(gè)閾值作為評判通過(guò)與否的標準，該閾值一般是用分數或者百分比來(lái)衡量。業(yè)界一般采用“認假率（FAR，又稱(chēng)誤識率，把某人誤識為其他人）”和“拒真率（FRR拒真率，本人注冊在底庫中，但比對相似度達到不預定的值）”，來(lái)作為評判依據。

2D人臉識別的優(yōu)勢是實(shí)現的算法相對比較多，有一套比較成熟的流程，圖像數據獲取比較簡(jiǎn)單，只需一個(gè)普通攝像頭即可，所以基于2D圖像數據的人臉識別是目前的主流，在安防、監控、門(mén)禁、考勤、金融身份輔助認證、娛樂(lè )等多種場(chǎng)景中都有應用。

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