人臉識(shí)別作為生物特征識(shí)別領(lǐng)域蟲一種基于生理特征的識(shí)別技術(shù)，人臉識(shí)別技術(shù)是通過(guò)有攝像頭的終端設(shè)備拍攝人的行為圖像，通過(guò)人臉檢測(cè)算法，從原始的行為圖像中得到人臉區(qū)域用特征提取算法提取人臉的特征，并根據(jù)這些特征確認(rèn)身份的一種技術(shù)。隨著社會(huì)的發(fā)展，對(duì)一些如：機(jī)場(chǎng)安檢、銀行、jun事基地等安全性要求較高的場(chǎng)所，能夠?qū)崿F(xiàn)快速有效的自動(dòng)身份驗(yàn)證的要求日益迫切。由于生物特征是人的內(nèi)在屬性，具有很強(qiáng)的自身穩(wěn)定性和個(gè)體差異性因此是身份驗(yàn)證的較理想依據(jù)。臉圖像中包含的模式特征十分豐富，閘機(jī)人臉識(shí)別，如直方圖特征，閘機(jī)人臉識(shí)別，閘機(jī)人臉識(shí)別、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征等。閘機(jī)人臉識(shí)別

人臉識(shí)別的人臉圖像采集及檢測(cè)：人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過(guò)攝像鏡頭采集下來(lái)，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)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(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)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(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。閘機(jī)人臉識(shí)別系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾，往往不能直接使用。

人臉識(shí)別投票方法可以是確定的，但是概率投票方法一般來(lái)說(shuō)更好，投票機(jī)制的一個(gè)缺點(diǎn)是計(jì)算結(jié)果的代價(jià)比較昂貴。視頻人臉識(shí)別的第二個(gè)發(fā)展階段是利用多模態(tài)信息。因?yàn)槿祟愐话銜?huì)利用多種信息識(shí)別人的身份，所以一個(gè)多模態(tài)系統(tǒng)將比只利用人臉的識(shí)別系統(tǒng)性能更好。更重要的是利用多模態(tài)信息提供了一種方法，它能大范圍解訣那些只靠人臉無(wú)法識(shí)別的任務(wù)。例如，在一個(gè)完全沒(méi)有配合的環(huán)境(比如搶錢)，歹徒的臉一般是蒙著的，這時(shí)能進(jìn)行無(wú)人臉識(shí)別的方法就是分析歹徒軀體的運(yùn)動(dòng)特性。

隨著人臉識(shí)別技術(shù)的快速進(jìn)步以及市場(chǎng)應(yīng)用需求的凸顯以及資本的熱捧，人臉識(shí)別技術(shù)在應(yīng)用場(chǎng)景上也有了很大的突破，不再局限于考勤、門禁行業(yè)的簡(jiǎn)單應(yīng)用，目前隨著技術(shù)的進(jìn)-步成熟和社會(huì)認(rèn)同度的提高，普遍應(yīng)用于金融、司法、jun隊(duì)、公安、邊檢、航天、電力、廠、醫(yī)療及眾多企事業(yè)單位等領(lǐng)域。人臉識(shí)別辦法：幾何特征的人臉識(shí)別方法，幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關(guān)系(如相互之間的距離)。這些算法識(shí)別速度快，需要的內(nèi)存小，但識(shí)別率較低。人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于其自然性和不被被測(cè)個(gè)體察覺(jué)的特點(diǎn)。

在人臉跟上和識(shí)別中利用時(shí)間信息是視頻人臉識(shí)別算法和基于靜態(tài)圖像的人臉識(shí)別算法的較大區(qū)別。目前這類算法大致可分為兩類：跟上-然后-識(shí)別，這類方法首先檢測(cè)出人臉，然后跟上人臉特征隨時(shí)間的變化。當(dāng)捕捉到一幀符合一定標(biāo)準(zhǔn)(大小，姿勢(shì))的圖像時(shí)，用基于靜態(tài)圖像的人臉識(shí)別算法進(jìn)行識(shí)別。這類方法中跟上和識(shí)別是單獨(dú)進(jìn)行的，時(shí)間信息只在跟上階段用到。識(shí)別還是采用基于靜態(tài)圖像的方法，沒(méi)用到時(shí)間信息。跟上且識(shí)別，這類方法中，人臉跟上和識(shí)別是同時(shí)進(jìn)行的，時(shí)間信息在跟上階段和識(shí)別階段都用到。通過(guò)設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過(guò)這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。閘機(jī)人臉識(shí)別

在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過(guò)三維圖像人臉識(shí)別。閘機(jī)人臉識(shí)別

人臉識(shí)別特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉特征提取的方法歸納起來(lái)分為兩大類：一種是基于知識(shí)的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法?；谥R(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè)诸惖奶卣鲾?shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對(duì)這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識(shí)別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。閘機(jī)人臉識(shí)別

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