人臉識別的原理是什么？

人臉識別是一種軟件層面的算法,用于通過處理視頻幀或數(shù)字圖像來驗證或識別一個人的身份,其中該人的臉是可見的。

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其實機器本來并不擅長識別圖像，比如這張圖片在機器眼里只是一串0和1組成的數(shù)據(jù)，機器并不能理解這個圖像有什么含義。所以想讓機器學(xué)會認識圖像，就需要我們給它編寫程序算法。

當(dāng)我們描述一個人的長相的時候，大多會用到類似這樣的詞匯，比如瓜子臉、柳葉眼、蒜頭鼻、櫻桃嘴。所謂長相很大程度上取決于人腦袋和五官的形狀。

最早的人臉識別就是采用這樣的方法。首先機器會在圖像中識別出臉?biāo)诘奈恢茫缓竺枥L出這張臉上的五官的輪廓，獲得人臉上五官的形狀和位置信息。比如兩個眼睛之間的距離，鼻尖嘴角連線在水平方向上的角度等等。

人臉識別是怎么實現(xiàn)的？

人臉識別系統(tǒng)通常由以下構(gòu)建模塊組成

1、人臉檢測。人臉檢測器用于尋找圖像中人臉的位置，如果有人臉，就返回包含每張人臉的邊界框的坐標(biāo)。

2、人臉對齊。人臉對齊的目標(biāo)是使用一組位于圖像中固定位置的參考點來縮放和裁剪人臉圖像。這個過程通常需要使用一個特征點檢測器來尋找一組人臉特征點，在簡單的 2D 對齊情況中，即為尋找最適合參考點的最佳仿射變換。圖 3b 和 3c 展示了兩張使用了同一組參考點對齊后的人臉圖像。更復(fù)雜的 3D 對齊算法（如 [16]）還能實現(xiàn)人臉正面化，即將人臉的姿勢調(diào)整到正面向前。人臉表征。在人臉表征階段，人臉圖像的像素值會被轉(zhuǎn)換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱為模板（template）。理想情況下，同一個主體的所有人臉都應(yīng)該映射到相似的特征向量。

3、人臉匹配。在人臉匹配構(gòu)建模塊中，兩個模板會進行比較，從而得到一個相似度分數(shù)，該分數(shù)給出了兩者屬于同一個主體的可能性。

怎么樣進行人臉識別

我來為你闡述一下臉臉識別是人臉識別，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(shù)。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，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別，識別的話要擦拭好鏡頭不然模糊識別不出來

人臉識別到底是什么？

人臉識別，其實就是需要在所有機器認為是人臉的那部分數(shù)據(jù)中，區(qū)分這個人臉屬于誰，這是視覺模式識別的一個細分問題。

其實我們?nèi)嗣繒r每刻都在進行視覺模式識別，我們通過眼睛獲得視覺信息，這些信息經(jīng)過大腦的處理被識別為有意義的概念。于是我們知道了放在我們面前的是水杯、書本，還是什么別的東西。

我們也無時無刻不在進行人臉識別，我們每天生活中遇到無數(shù)的人，從中認出那些熟人，和他們打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲開那些我們欠了錢還暫時還不上的人。

然而這項看似簡單的任務(wù)，對機器來說卻并不那么容易實現(xiàn)。

對計算機來講，一幅圖像信息，無論是靜態(tài)的圖片，還是動態(tài)視頻中的一幀，都是一個由眾多像素點組成的矩陣。比如一個1080p的數(shù)字圖像，是一個由1980*1080個像素點組成矩陣，每個像素點，如果是8bit的rgb格式，則是3個取值在0-255的數(shù)。

機器需要在這些數(shù)據(jù)中，找出某一部分數(shù)據(jù)代表了何種概念：哪一部分數(shù)據(jù)是水杯，哪一部分是書本，哪一部分是人臉，這是視覺模式識別中的粗分類問題。

完成人臉識別的工作，要經(jīng)過幾個步驟。首先計算機需要在圖像或視頻中找到人臉的位置，這部分工作一般叫做人臉檢測。如前所述，這是一種粗分類，具體到人臉檢測中，實際上是二分類，計算機只需要判斷目標(biāo)圖像是或者不是人臉。但由于并不能事先確定人臉的大小和位置，計算機需要以每個可能的人臉大小對全圖進行掃描，逐個判斷子窗口所截取的圖像是否為人臉。而每次掃描過程，子窗口移動的步長可能是幾個像素。

所以你可以大致想象下，作一張圖的人臉檢測，計算機需要作多少次二分類判斷。

人臉檢測步驟從一張圖中獲得人臉的位置和大小，并將該部分圖像送給后續(xù)步驟，包括：人臉部件點定位，人臉圖像的對齊和歸一化，人臉圖像質(zhì)量選取，特征提取，特征比對。所有步驟完成后，才能得知該人臉的身份。

當(dāng)然，我們也可以單獨使用人臉檢測功能來完成某些應(yīng)用，比如當(dāng)前大部分照相機，及手機攝像頭都有人臉檢測功能，可以自動獲得人臉位置，從而對圖片作一些自動調(diào)焦和優(yōu)化。甚至對人臉做一些初步的判斷，比如性別、年齡，甚至顏值。

1v1人臉驗證與1vＮ人臉查找

主人公通過各種方式，蒙混過層層身份驗證，成功進入某機要部門，這是電影中經(jīng)常出現(xiàn)的情節(jié)。而這層層的身份驗證就經(jīng)常包括人臉識別。在這種應(yīng)用中，使用者往往需要提供自己的身份。

比如使用門卡，計算機可以通過門卡在后臺中獲取門卡所有者的人臉樣本，將其與當(dāng)前使用門卡人的人臉圖像進行對比，以確認當(dāng)前使用門卡的人與門卡的所有者是否匹配，如此可以避免撿到你門卡的人輕松混入公司。

這是一種1v1的身份驗證，計算機對當(dāng)前人臉和庫存人臉進行一次比對，是對其他驗證方式的一種輔助，從而提高身份驗證的可靠性。這種應(yīng)用目前已經(jīng)大量使用，比如敏感設(shè)施的準(zhǔn)入，互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的遠程開戶及大額提取的身份驗證等。

文章題目：人臉檢測vb.net 人臉檢測失敗怎么回事
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