描述人臉識別的過程
1樓：ccc菜辣椒
人臉識別是一種依據人的面部特徵，自動進行身份識別的一種生物識別技術，通常我們所說的人臉識別是基於光學人臉影象的身份識別與驗證的簡稱。
人臉識別利用攝像機或攝像頭採集含有人臉的影象或**流，並自動在影象中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉影象進行一系列的相關應用操作，技術上包括影象採集、特徵定位、身份的確認和查詢等等。
簡單來說，就是從**中提取人臉中的特徵，比如眉毛高度、嘴角等等，再通過特徵的對比輸出結果。人臉識別的一般流程：
一、人臉採集：
不同的人臉影象通過攝像鏡頭採集得到，比如靜態影象、動態影象、不同位置、不同表情等，當採集物件在裝置的拍攝範圍內時，採集裝置會自動搜尋並拍攝人臉影象。
人臉採集的主要影響因素：
影象大小。人臉影象過小會影響識別效果，人臉影象過大會影響識別速度，影象大小反映在實際應用場景就是人臉離攝像頭的距離。
影象解像度。
越低的影象解像度越難識別，影象大小綜合影象解像度，直接影響攝像頭識別距離。
光照環境。過曝或過暗的光照環境都會影響人臉識別效果，可以從攝像頭自帶的功能補光或濾光平衡光照影響，也可以利用演算法模型優化影象光線。
模糊程度。實際場景主要著力解決運動模糊，人臉相對於攝像頭的移動經常會產生運動模糊。部分攝像頭有抗模糊的功能，在成本有限的情況下，考慮通過演算法模型優化此問題。
遮擋程度。五官無遮擋、臉部邊緣清晰的影象為最佳，在實際場景中，很多人臉都會被帽子、眼鏡、口罩等遮擋物遮擋，這部分資料需要根據演算法要求決定是否留用訓練。
採集角度。人臉相對於攝像頭角度為正臉最佳，因此演算法模型需訓練包含左右側人臉、上下側人臉的資料。
2樓：山水阿銳
您好，方法。
1、人臉檢測：檢測到人臉、捕捉人臉影象，通過過濾器過濾資訊。
2、人臉規範化：將人臉進行大小同一化，對人臉面部區域進行切割分析。
3、人臉建模：對區域性紋理和特徵進行建模分析，包括26個區域以及2000多個特徵。
4、分類對比：將被識別的人臉特徵與資料庫中人臉特徵作對比，速度在100萬次/秒。
5、人臉身份識別完成。
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