计算机视觉分析之人脸识别 – 作者:IT科技沸点

脸部是每个人都具备的，而且是区别于其他人的最重要的外貌特征。人脸检测是指采用一定的策略对任意一幅给定的图像进行搜索，以确定其中是否含有人脸，如果是则返回人脸的位置、大小和姿态。

早期的人脸识别技术，往往对输入图像的要求较为严格，如需要输入的人脸图像不能具有背景信息，而且假设人脸位置处于相对固定的区域或者脸部特征较为明显，因此在实际应用中，这种识别技术识别效果并不理想，所以并未被广泛地采用和发展。

随着电子商务等应用的迅速发展，人脸识别的优势愈发明显，已经被公认为最具潜力的生物身份验证手段，而且在这种应用需求下，需要降低对输入图像的约束条件，使得自动人脸识别系统能够对一般图像同样具备一定的识别能力。

目前，人脸检测的应用已经跨越了传统的人脸识别系统的限制，在基于内容的检索、数字视频处理、视频检测等诸多领域这项技术同样发挥着重要的作用。

由于人脸特征是非常灵活且复杂的，如人脸相貌和表情相当复杂的细节变化，或者眼镜、头发和头部饰物等对面部特征的遮挡，以及外部条件的不断变化，例如由于成像角度的不同造成人脸的多姿态、图像中的亮度和阴影变化导致的光照影响、图像的成像条件或者不同的获取途径，都增加了人脸检测的难度。

如何针对上述干扰因素找到更为有效的检测算法，并且满足实际应用中对于实时性的要求，将成为能否构造出具有实际应用价值的人脸检测与跟踪系统的关键。人脸检测技术应用最为广泛的领域主要有三个：

（1）身份认证与安全防护。为了安全起见，锁和钥匙都是一一对应的，在许多安全级别要求较高的区域，都需要对大量的人员进行基于身份认证的门禁管理。在手机、笔记本电脑等个人电子用品开机时也经常要用到身份验证功能。

（2）媒体与娱乐。在网络虚拟世界里，通过人脸的变化，可以产生大量的娱乐节目和效果。手机、数码相机等消费电子产品中，基于人脸的娱乐项目也越来越丰富。各种美颜相机应用风靡全社会。QQ、MSN等即时通信工具以及虚拟化网络游戏也是人脸合成技术的广阔市场。

（3）图像搜索。传统搜索引擎实现图像搜索的方法其实还是对文字的搜索，大部分以图片作为输入的搜索引擎，其原理是将图片进行近似拷贝检测，搜索网络中相似的图片。百度识图会根据用户提供的图片，判断其中是否存在人脸目标，如果发现了目标，就会对图片进行相似图片的搜索，同时在全网范围内进行类似人像的查找。

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来源：freebuf.com 2021-07-27 18:18:18 by: IT科技沸点