人脸识别技术：原理、应用与展望

人脸识别是图像识别的一个应用场景，通常也叫作人像识别、面部识别。人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术（图1-6）。

图1-6　人脸识别技术

人脸识别技术的主要流程包含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

① 人脸图像采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。该流程一般由摄像头模组完成（RGB摄像头、红外摄像头或者3D摄像头等）。

② 人脸检测。实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定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、模板特征和结构特征等。人脸检测就是把其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实行检测。(https://www.xing528.com)

（2）人脸图像预处理

该过程是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。人脸识别系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等预处理。

主要预处理过程包括人脸对准（得到人脸位置端正的图像），人脸图像的光线补偿，灰度变换，直方图均衡化、归一化（取得尺寸一致、灰度取值范围相同的标准化人脸图像），几何校正，中值滤波（图片的平滑操作以消除噪声）以及锐化等。

（3）人脸图像特征提取

这是针对人脸的某些特征进行的，也称为人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征和人脸图像代数特征等。

（4）匹配与识别

提取的人脸特征值数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，将相似度与这一阈值进行比较，来对人脸的身份信息进行判断。