人臉識別的過程

人臉識別的過程就是人臉圖像采集和檢測、關鍵點提取、人臉正則化（圖像處理）、人臉特征提取和人臉識別比對。

人臉檢測主要用於人臉識別的預處理，即精確標定人臉在圖像中的位置和大小。人臉識別系統可用特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征和人臉圖像代數特征。人臉特征提取是基於人臉的某些特征，人臉特征提取，也稱為人臉標誌，是對人臉進行特征建模的過程。

人臉圖像預處理是基於人臉檢測結果，對圖像進行處理，最終服務於特征提取過程。由於各種條件和隨機幹擾，系統獲得的原始圖像往往不能直接使用。它們必須直接用於圖像處理的早期階段。對於人臉圖像，其預處理過程主要包括光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、成分、幾何校正、濾波和銳化對灰度的處理。

人臉識別技術特點

傳統的人臉識別技術主要是基於可見光圖像的人臉識別，這也是人們熟悉的識別方式，已有30多年的研發歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環境光照發生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。

用戶不需要專門配合人臉采集設備，幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式沒有強制性。用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像，在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別。