世纪晟人脸识别技术原理分析来

一、人脸识别技术原理分析 

世纪晟人脸识别主要分为人脸检测、特征提取和人脸识别三个过程。 

世纪晟人脸检测 

人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。 

世纪晟特征提取 

特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。 

常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。 

不过，由于其所需的特征点不能精确选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。 

世纪晟人脸识别 

将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比，根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类：一类是确认，这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程，回答你是不是你的问题;另一类是辨认，这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸辨认要比人脸确认困难，因为辨认需要进行海量数据的匹配。 

与指纹应用方式类似，人脸识别技术目前比较成熟的也是考勤机。因为在考勤系统中，用户是主动配合的，可以在特定的环境下获取符合要求的人脸。这就为人脸识别提供了良好的输入源，往往可以得到满意的结果。但是在一些公共场所安装的视频监控探头，由于光线、角度问题，得到的人脸图像很难比对成功。这也是未来人脸识别技术发展必须要解决的难题之一。 

世纪晟坚持以用户需求为核心，在智能迭代中不断突破创新。作为科技型企业，世纪晟着重加大科研技术研发投入，积极开展科技创新工作，目前，核心技术产品申请软著专利总数达13项。已获得“动态人脸布控系统”、“多模动态人像比对平台系统”、“人脸轨迹分析系统”等多件计算机软件著作权，以及“基于人脸识别的便携式警用单兵套装”新型专利权，更多软著专利正在受理当中。

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