人脸识别系统是当今国际科学技术领域攻关的高精技术，是以人脸识别技术为的新兴生物识别技术。 

一、技术介绍。 

        人脸识别技术是基于人的面部特征，输入人脸图像或视频流是。判断是否有一个面部，如果有一个面部，进一步给出每个面部的位置，大小和每个主要面部的位置信息。的人脸识别实际上包括一系列建立人脸识别系统的相关技术，包括人脸图像收集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认和身份搜索；狭窄的人脸识别特别是指通过人脸识别或身份搜索的技术或系统。

        生物识别技术研究的生物特性包括面部识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、视网膜识别、语音识别（语音）、体型、个人习惯（如敲击键盘的强度和频率、签名）等。相应的识别技术包括面部识别、指纹识别、手掌识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（身份识别可以通过语音识别或语音内容识别，只有前者属于生物识别技术）、体型识别、键盘敲击识别、签名识别等。
 

二、技术原理。 

包括三个部分的人脸识别技术： 

(1)面测。 

面部检测是指判断一个面像是否存在于动态场景和复杂的背景中，并将这个面像分开。通常有以下方法： 

①模板法参考。 

先设计一个或几个标准人脸的模板，再计算测试所采样与标准模板的匹配度，通过阈值判断是否有人脸； 

②面部规则法。 

所谓面部规则的方法就是提取这些特征生成相应的规则来判断试样是否含有人脸，因为人脸有一定的结构分布特征； 

③学习样品的方法。 

该方法是通过对面样品集和非面样品集的学习，采用模式识别人工神经网络的方法，即分类器； 

④肤色模型法。 

这是根据面部肤色在色彩空间中分布比较集中的规律来检测的。 

(2)人脸跟踪。 

面部跟踪是指对被检测到的面部进行动态的目标跟踪。具体使用基于模型的方法或基于运动和模型的组合。此外，皮肤跟踪也是一种简单而有效的方法。 

(3)人脸比对。 

外观比较是指在面像库中确认被检测到的外观或目标搜索。事实上，有两种描述方法可以依次比较采样的面像和库存的面像，并找出匹配对象： 

①特征向量法。 

这种方法是在计算其几何特征之前，首先确定虹膜的大小、位置、距离等属性，以及鼻翼、嘴角和其他面部特征，形成一个特征向量来描述图像。 

②面纹模板法。 

该方法是将多个标准表面图像模板或表面图像模板存储在仓库中。比较时，采样表面图像的所有象素与仓库中所有模板的归一化相关测量相匹配。  

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