面部识别，人脸识别的方法

1，人脸识别的方法

一般总的来说可以分为两种，一种是基于先验信息，一种是基于训练样本。算法的话可以说无数种都是毫不夸张的。几何、肤色、神经网络、小波、边缘、模板、Adaboost、镶嵌图、瞳孔等等。

属于模式识别的内容啊，可以用matlab实现。

人脸识别的方法

2，什么叫人脸识别功能

面部识别技术，是一种智能化的相机对焦技术，最早出现在尼康的消费类DC上，刚出现时，并不被人看好，但是经过市场检验，开始被越来越多厂商和消费者认可，近期各大厂商发布的新品中已将面部识别技术作为一项衡量相机性能是否出色的重要指标，也有不少厂商开始采用此项技术面部识别技术的主要特点就是，在拍摄人像时，相机会自动寻找被拍摄者的面部作为焦点，使得拍摄出来的照片主体更为突出

什么叫人脸识别功能

3，什么是人脸识别

你是说的脸部优先吧脸部优先由尼康首先在数码相机中进行应用,而在今年年初,富士开始大力推广脸部优先产品,随之而来的是更多主流品牌对脸部优先技术的跟进。截至目前,已经有索尼、佳能、尼康、富士、松下、卡西欧、宾得、理光、爱国者等厂商跟进了脸部优先技术。使用脸部优先技术,可以优先对画面中的人脸进行识别,并进行对焦。该技术通常可以支持同一画面下的8-9张人脸。脸部优先其实不仅仅是优先对脸部进行对焦,而且还可以优先对人脸进行曝光,这在逆光拍摄等拍摄情况下下表现得更为突出。对于新手而言,脸部优先对于拍摄成功率的提高,以及拍摄照片的便利性,还是相当有帮助的。最后要提到的是,过去的脸部优先在一定情况上并不是很好用,例如拍摄人脸的侧面的情况下,脸部优先通常就会失效。但富士在近期最新发布的相机中,使用的最新脸部优先技术,可以将各种角度下的人脸进行识别,相信随着技术的发展,这项技术还会取得更多的进步。

人脸识别和指纹识别一样，一半作为密码保护手段的替代品。

什么是人脸识别

4，如何实现人的面部识别

首先是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是面部，完成面部捕捉，ai可以这样做。不过个人以为这个技术并不好用，特别是在有不止一个人的场景上，比如大合照，对焦点经常乱跑，所以偶的相机基本还是放在中央对焦上，毕竟cpu再聪明，还是人脑更靠谱。。。

这个问题比较复杂，是通过一系列的算法实现，如果自己设计这种软件要有深厚的高等数学、线性代数、还有数据库、硬件知识等其他计算机的才可以，一般个人很难做到这种程序人脸的五官虽然都不太相同，但是大致比例都是一样的，如果学过画画就知道这些关系。还有眼睛和嘴巴的颜色相对比较深壑脸部的对比率比较大，所以计算机软件就就根据图像里面这三个对比度比较大的点和它们距离之间的比例换算成为数字，然后和数据库里面标准的人脸比例比较就可以判断那个是一个人脸，然后根据这个距离来自动对焦。这只是其中一种算法的大致过程，如果是侧面的，还有小孩的脸部比例都不同，这个算法就更加复杂了

开启相机的人像识别功能就可以了

5，怎么样进行人脸识别

我来为你阐述一下脸脸识别是人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别，识别的话要擦拭好镜头不然模糊识别不出来

恩……对到屏幕一两秒就可能了

一、人脸识别技术原理分析人脸识别主要分为人脸检测、特征提取和人脸识别三个过程。1、人脸检测人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。

人脸识别技术原理分析人脸识别主要分为人脸检测、特征提取和人脸识别三个过程。 1、人脸检测人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像,通常采用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像中的每一块...2.人脸识别技术特点人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来,它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的...3.人脸识别步骤人脸识别目前来讲具体分为以下几个步骤: 根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子

6，面部识别技术

识别人脸的技术刘露①现代的人脸识别，特指通过分析、比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。具体而言，就是通过视频采集设备获取识别对象的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，最后判断出用户的真实身份。这是一项高端的计算机图像处理技术。 ②在全球范围内，人脸识别系统的研究始于20世纪60年代。人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。人脸识别就是通过观察比较人脸来区分和确认身份的。不被察觉的特点会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不易被欺骗。相对于指纹识别而言，人脸识别还具有非接触式（非侵犯式）的特点，因此更加友好、自然，更易被人们接受。③随着科技的发展，人脸识别技术的应用已经不是什么新鲜事了。④在公安刑侦领域，人脸识别技术的应用非常广泛。例如在机场或车站安装人脸识别系统，通过查询目标人像数据寻找数据中是否存在重点人口基本信息，来抓捕在逃案犯；或者在商场、体育场、超市等公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的。⑤目前，人脸识别技术还逐渐从公安刑侦领域，推广到民用市场，离人们的生活越来越近。如具备有人脸识别功能的防盗门也被推向普通老百姓家庭。人脸识别系统防盗门配有特殊的液晶显示屏。这个显示屏实际上是一台小型电脑，数据库就建在这里。厂家上门安装时，工作人员会用一个摄像头对主人的脸部骨骼进行扫描录入，再将主人的脸部骨骼生成几千位的密码，然后将密码数据库存入防盗门的数据库中，当主人回家时，只要在门前一站，具有自动感应功能的液晶显示屏就会显示门前的人的脸部，防盗门立即开始识别。一旦确认来人是这家的主人，防盗门就会自动打开。再如利用人脸识别辅助信用卡网络支付，以防止非信用卡的拥有者盗用信用卡等。⑥人脸识别技术的发展前景不可限量，随着我国向数字化、信息化社会的迈进，人们对人脸识别技术的了解和认识也将逐渐增进，人脸识别技术的市场需求会越来越大，而人脸识别技术和识别系统的性能也将在不断发展中日益完善，更好地服务大众。（选自《百科知识》，有删改）15.选文第①段中画线句子运用了什么说明方法？它在文章中有什么作用？（2分）答：16．人脸识别技术有哪些特点？（3分）答：17.人脸识别技术有何明显优势？（2分）答：18.选文第⑥段划线句子中加点的“逐渐”一词能否删除？为什么？（2分）答：19.目前，人脸识别技术主要运用在哪些方面？随着数字化、信息化的发展，请你发挥想象，另举一例说明人脸识别技术还可运用在哪些方面。（3分）答：（三）（12分）15.（2分）运用了下定义的说明方法，通过下定义从本质上揭示说明对象的特征，引出说明对象。16．（3分）特点：自然性；不被被测个体察觉；非接触式（非侵犯式）。17.（2分）优势：不令人反感、不易被欺骗；友好、自然，容易被人们接受。18.（2分）不能。逐渐：渐渐，慢慢地。文中说明“人们对人脸识别技术的了解和认识”是一个认识的渐进过程，体现了说明语言的准确性。19.（3分）公安刑侦领域、民用市场方面。示例：如海关、边境检查站、电脑数据库、保险柜、学校安保等。

在手机方面，指纹识别运用的比较广泛，在电脑方面才刚刚开始使用面部识别。其中华硕的面部识别技术最为成熟，比如华硕灵焕 3 pro t304他的面部识别比较的准确，而且开机很快。

7，人脸识别是什么

人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。生物特征识别技术所研究的生物特征包括人脸、指纹、手掌纹、掌型、虹膜、视网膜、静脉、声音(语音)、体形、红外温谱、耳型、气味、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字、步态)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、静脉识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。几何特征的人脸识别方法几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。基于特征脸(PCA)的人脸识别方法特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以转成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。神经网络的人脸识别方法神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。弹性图匹配的人脸识别方法弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法心理学的研究表明，人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。支持向量机(SVM) 的人脸识别方法近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，核函数的取法没有统一的理论。人脸识别新技术传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但目前这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。最近迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。数码相机人脸自动对焦和笑脸快门技术首先是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是人面部，完成面部捕捉。然后以人脸为焦点进行自动对焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部捕捉，然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。