隨著人臉識別技術的成熟與發(fā)展，今年，無人超市的開業(yè)以及iphone X 的發(fā)布，把人臉識別技術的應用推向了一個高潮。那么，人臉識別技術是什么呢？人臉識別算法又是什么呢？下面我們就來探討一下人臉識別技術和流程。
首先，我們先來了解一下什么是人臉識別技術。人臉識別技術，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而給出每個臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息,并依據(jù)這些信息，進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特征，并將其與已知的人臉進行對比，從而識別每個人臉的身份的一系列相關技術。因而，人臉識別通常也叫做人像識別、面部識別。人臉識別系統(tǒng)的研究始于20世紀60年代，80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發(fā)展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年代后期。2014年3月，香港中文大學信息工程系主任、中國科學院深圳先進技術研究院副院長湯曉鷗領軍的團隊發(fā)布研究成果，基于原創(chuàng)的人臉識別算法，準確率達到98.52%，首次超越人眼識別能力（97.53%）。
人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分，分別為：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匹配與識別。
1. 人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內(nèi)時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測：人臉檢測在實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，并利用這些特征實現(xiàn)人臉檢測。
2. 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，對圖像進行處理并最終服務于特征提取的過程。系統(tǒng)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，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補 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。
3. 人臉圖像特征提取：人臉識別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù) 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建模的過程。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(shù)特征或統(tǒng)計學習的表征方法。
4. 人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸 出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據(jù)相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一 進行圖像比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程。
