计算机人脸识别技术概述

刘思成 湖南师大附中梅溪湖中学

计算机人脸识别技术概述

刘思成 湖南师大附中梅溪湖中学

在计算机人脸识别技术领域当中，通常都是利用摄像头或者摄像机来对人脸的图像信息进行采集，然后在将信息进行保存，并自动根据图像中对人脸进行识别。另外，计算机人脸识别技术作为一门新型技术，它不仅仅只是利用了计算机领域的知识，它还涵盖模式识别、数字图像处理等领域的知识，它是一门知识含量极高的识别技术。本文主要对人脸识别技术进行概述，分别通过对计算机人脸识别技术定义、人脸识别技术内容、人脸识别技术流程的分析来完成概述。

计算机 人脸识别 技术

在计算机领域当中，人脸识别技术是一门新型技术，人脸识别技术的优势有两点，一是人脸识别技术的自然性；二是人脸识别技术不被察觉的特点。人脸识别技术的自然性是指：通过人脸识别方式进行个体识别时，都是通过人脸来进行识别；不被察觉的特点是因为人脸识别技术可以通过光来获取人脸信息，而指纹识别等识别技术，还需要通过电子压力传感器来进行信息采集，这种方式很容易被他人察觉，从而引起他人反感。另外，随着人脸识别技术的进步，人脸识别技术可以运用在更广泛的领域中，如司法机构采集信息、电子护照等领域，都可以通过识别度较高的人脸识别技术来进行识别。

1 计算机人脸识别技术定义

随着计算机信息技术的不断发展，计算机人脸识别技术出现在人们视野当中，在现代信息化社会建设过程中，计算机人脸识别技术的出现加速了信息化社会建设。计算机人脸识别技术属于生物识别技术，也通常被称为人像识别技术或者面部识别技术，它主要是通过采集人类脸部特征信息来达到身份识别的目的。在对计算机人脸识别技术的定义方面，一共存在两种定义，一种是广义，另一种为狭义。广义的计算机人脸识别技术主要是指构建人脸识别系统的一系列相关技术，都被称为人脸识别技术，如人脸信息采集、人脸定位、人脸身份确认等，都是广义上的人脸识别技术；而狭义主要是指通过人脸来对使用者的身份进行确认，或者通过人脸身份查找来确认身份，这两种被认为是狭义上的人脸识别技术。

2 人脸识别技术内容

在计算机人脸识别技术中，人脸识别技术内容主要包括三个部分，分别是人脸检测、人脸跟踪、人脸比对这三部分，下面将对这三部分的技术进行介绍。

2.1 人脸检测

在人脸识别技术中，运用的人脸检测方法有很多种，下面将对常用的方法进行介绍：

2.1.1 模板参考法

这种人脸检测方法需要设计出若干个人脸模板，然后通过计算机摄像头对真实人脸进行采集，再将采集到的信息与模板的匹配程度进行技术，然后通过对计算结果来对人脸进行检测；

2.1.2 人脸特征法

根据人脸规则进行检测主要是根据人脸中的一些特定结构分布特征，然后再通过计算机图像采集技术提取这些人脸特征来进行识别。

2.1.3 肤色模型

在人脸识别领域中，这种人脸检测方法需要先建立肤色模型，然后通过面部肤色在色彩空间内的规律来进行检测，由于这种识别检测缺点很大，所以一般情况都是配合其它技术检测技术来完成对人脸的检测。

2.2 人脸跟踪

人脸跟踪部分主要是对面貌进行跟踪，通过对已经被人脸检测到面貌进行动态跟踪，这种技术一般都是采用模型的方法，当然，也可以采用肤色模型法来对人脸面貌进行跟踪，肤色模型虽然用来人脸检测的精准度会降低，但是用来人脸跟踪的话，不仅简单而且十分有效。

2.3 人脸对比

人脸对比是基于人脸检测而出现的，当对人脸面貌进行检测以后，为了进一步确认使用者身份，会在面像库内对相同人脸面貌进行搜索，然后进行人脸对比。通俗来讲，就是将已经采样的人脸与数据库内的人脸信息进行对比，然后找出信息相似度最高的人脸信息。

3 计算机人脸识别技术流程

3.1 人脸信息采集以及检测

人脸信息采集主要是通过摄像头对人脸信息进行采集，可以对人脸静态面貌、动态面貌进行不同角度的采集，在对人脸进行采集时，人脸识别系统会对人脸进行自动跟踪，保证能够采集到正确有效的人脸信息。人脸检测则是通过上述方法来对人脸进行检测，虽然方法不同，但都是通过人脸的特征来对人脸进行检测。

3.2 人脸图像处理

在对人脸图像进行采集和检测以后，由于计算机获取的图像会受到光度、人脸表情、角度的影响，如果不进行处理的话，就无法对人脸特征进行有效提取，所以会通过光线补偿、几何校正等技术来对人脸图像信息进行修复。

3.3 人脸图像匹配和识别

人脸图像匹配主要就是根据对人脸特征图像的采集信息，然后在信息库内找到匹配度最高的人脸特征信息，通过设置阈值，只要匹配程度超过阈值，就将匹配结果进行输出。所谓的人脸识别，其实就是将待识别的人脸图像特征与已经存储到信息库内的人脸图像特征进行对比，根据相似度来完成信息确认。

由于计算机人脸识别技术是一门新型技术，虽然已经投入到市场当中，但是该技术仍有一些不足之处，这些不足之处还需要计算机领域专业人士对其进行深入研究，只有这样才能保证计算机人脸识别在未来有更广泛的应用市场。

[1]苏祎芳.人脸识别技术应用及前景展望[J].云南警官学院学报.2017(04)

[2]王挺,李振兴.人脸识别技术在银行业的应用与挑战[J].金融科技时代.2017(08)

[3]梁丽雯.“刷脸”技术:下一个风口[J].金融科技时代.2017(08)

[4]王磊.人脸识别的金融应用及风控[J].经贸实践.2017(14)