計算機人臉識別技術概述

劉思成 湖南師大附中梅溪湖中學

計算機人臉識別技術概述

劉思成 湖南師大附中梅溪湖中學

在計算機人臉識別技術領域當中，通常都是利用攝像頭或者攝像機來對人臉的圖像信息進行采集，然后在將信息進行保存，并自動根據圖像中對人臉進行識別。另外，計算機人臉識別技術作為一門新型技術，它不僅僅只是利用了計算機領域的知識，它還涵蓋模式識別、數字圖像處理等領域的知識，它是一門知識含量極高的識別技術。本文主要對人臉識別技術進行概述，分別通過對計算機人臉識別技術定義、人臉識別技術內容、人臉識別技術流程的分析來完成概述。

計算機 人臉識別 技術

在計算機領域當中，人臉識別技術是一門新型技術，人臉識別技術的優勢有兩點，一是人臉識別技術的自然性；二是人臉識別技術不被察覺的特點。人臉識別技術的自然性是指：通過人臉識別方式進行個體識別時，都是通過人臉來進行識別；不被察覺的特點是因為人臉識別技術可以通過光來獲取人臉信息，而指紋識別等識別技術，還需要通過電子壓力傳感器來進行信息采集，這種方式很容易被他人察覺，從而引起他人反感。另外，隨著人臉識別技術的進步，人臉識別技術可以運用在更廣泛的領域中，如司法機構采集信息、電子護照等領域，都可以通過識別度較高的人臉識別技術來進行識別。

1 計算機人臉識別技術定義

隨著計算機信息技術的不斷發展，計算機人臉識別技術出現在人們視野當中，在現代信息化社會建設過程中，計算機人臉識別技術的出現加速了信息化社會建設。計算機人臉識別技術屬于生物識別技術，也通常被稱為人像識別技術或者面部識別技術，它主要是通過采集人類臉部特征信息來達到身份識別的目的。在對計算機人臉識別技術的定義方面，一共存在兩種定義，一種是廣義，另一種為狹義。廣義的計算機人臉識別技術主要是指構建人臉識別系統的一系列相關技術，都被稱為人臉識別技術，如人臉信息采集、人臉定位、人臉身份確認等，都是廣義上的人臉識別技術；而狹義主要是指通過人臉來對使用者的身份進行確認，或者通過人臉身份查找來確認身份，這兩種被認為是狹義上的人臉識別技術。

2 人臉識別技術內容

在計算機人臉識別技術中，人臉識別技術內容主要包括三個部分，分別是人臉檢測、人臉跟蹤、人臉比對這三部分，下面將對這三部分的技術進行介紹。

2.1 人臉檢測

在人臉識別技術中，運用的人臉檢測方法有很多種，下面將對常用的方法進行介紹：

2.1.1 模板參考法

這種人臉檢測方法需要設計出若干個人臉模板，然后通過計算機攝像頭對真實人臉進行采集，再將采集到的信息與模板的匹配程度進行技術，然后通過對計算結果來對人臉進行檢測；

2.1.2 人臉特征法

根據人臉規則進行檢測主要是根據人臉中的一些特定結構分布特征，然后再通過計算機圖像采集技術提取這些人臉特征來進行識別。

2.1.3 膚色模型

在人臉識別領域中，這種人臉檢測方法需要先建立膚色模型，然后通過面部膚色在色彩空間內的規律來進行檢測，由于這種識別檢測缺點很大，所以一般情況都是配合其它技術檢測技術來完成對人臉的檢測。

2.2 人臉跟蹤

人臉跟蹤部分主要是對面貌進行跟蹤，通過對已經被人臉檢測到面貌進行動態跟蹤，這種技術一般都是采用模型的方法，當然，也可以采用膚色模型法來對人臉面貌進行跟蹤，膚色模型雖然用來人臉檢測的精準度會降低，但是用來人臉跟蹤的話，不僅簡單而且十分有效。

2.3 人臉對比

人臉對比是基于人臉檢測而出現的，當對人臉面貌進行檢測以后，為了進一步確認使用者身份，會在面像庫內對相同人臉面貌進行搜索，然后進行人臉對比。通俗來講，就是將已經采樣的人臉與數據庫內的人臉信息進行對比，然后找出信息相似度最高的人臉信息。

3 計算機人臉識別技術流程

3.1 人臉信息采集以及檢測

人臉信息采集主要是通過攝像頭對人臉信息進行采集，可以對人臉靜態面貌、動態面貌進行不同角度的采集，在對人臉進行采集時，人臉識別系統會對人臉進行自動跟蹤，保證能夠采集到正確有效的人臉信息。人臉檢測則是通過上述方法來對人臉進行檢測，雖然方法不同，但都是通過人臉的特征來對人臉進行檢測。

3.2 人臉圖像處理

在對人臉圖像進行采集和檢測以后，由于計算機獲取的圖像會受到光度、人臉表情、角度的影響，如果不進行處理的話，就無法對人臉特征進行有效提取，所以會通過光線補償、幾何校正等技術來對人臉圖像信息進行修復。

3.3 人臉圖像匹配和識別

人臉圖像匹配主要就是根據對人臉特征圖像的采集信息，然后在信息庫內找到匹配度最高的人臉特征信息，通過設置閾值，只要匹配程度超過閾值，就將匹配結果進行輸出。所謂的人臉識別，其實就是將待識別的人臉圖像特征與已經存儲到信息庫內的人臉圖像特征進行對比，根據相似度來完成信息確認。

由于計算機人臉識別技術是一門新型技術，雖然已經投入到市場當中，但是該技術仍有一些不足之處，這些不足之處還需要計算機領域專業人士對其進行深入研究，只有這樣才能保證計算機人臉識別在未來有更廣泛的應用市場。

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[2]王挺,李振興.人臉識別技術在銀行業的應用與挑戰[J].金融科技時代.2017(08)

[3]梁麗雯.“刷臉”技術:下一個風口[J].金融科技時代.2017(08)

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