人脸识别流程

人脸识别流程
人脸识别流程主要包括4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。
1．人脸图像采集及检测
人脸识别首先需要采集人脸图像，可以通过读取图像或者通过摄像头直接采集来完成。某幅图像上可能存在人脸，也可能不存在人脸，所以需要进行人脸检测。人脸检测在实际应用中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标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。人脸检测就是把其中有用的信息挑出来。
2．人脸图像预处理
在人脸检测之后，将人脸图像截取出来，然后对该图像进行预处理，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。预处理可以尽量避免环境条件限制和随机干扰，提高特征提取准确率。
3．人脸图像特征提取
人脸图像特征提取也称为人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程，可以将图像信息数字化，根据人脸器官的形状描述以及它们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据。其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部部位构成，这些局部部位之间结构关系的几何描述可作为识别人脸的重要特征。
4．匹配与识别
匹配是将所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，通常设定一个阈值，当相似度超过这一阈值时，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，如手机解锁；另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程，如公共安全监测。