人脸识别技术与系统架构分析

陈锐

摘 要 随着我国科学技术的不断发展，人脸识别技术在各行各业中的应用越来越广泛，再加上其具有操作隐蔽性、事后跟踪能力强、操作简单等特点，在很多场所中得到广泛的认可和应用。本文从人脸识别技术出发，探索人脸识别技术的常用技术方法，并且通过对人脸识别技术系统架构的构建，为今后人脸识别技术的研究提供指导依据和研究方向。

关键词 人脸识别技术;系统架构;生物特征

前言

随着我国社会的不断发展，在很多场所对于身份识别的要求越来越迫切，因此，人脸识别技术在各行各业中的运用越来越广泛，大多数自动识别技术都采用生物特征识别技术。生物特征识别技术是身份验证技术的研究重点，可以根据人的一些特征来研究个体的内在属性，人脸识别技术是通过图片和视频来判断人脸的位置、大小以及其他面部特征来分析人脸的特征元素。人脸识别技术根据人脸的特征与人脸数据库进行对比，从而判断当前人的身份。随着人脸识别技术的不断发展，其被越来越广泛地运用，当前人脸识别技术多种多样并且这些技术对于判断当事人的身份是至关重要的。

1人脸识别技术概述

（1）红外人脸识别技术。随着我国犯罪率和犯罪手法的不断升级，现有的监控和安防系统也需要不断的优化和升级，人脸识别技术也需要对自己有更高的算法和技术，因此，人脸识别技术需要有新的研究课题。红外人脸识别技术主要是采用红外线技术，大大改善了人脸识别技术对光线强度变化的适用能力，可以有效地适用于各类场所。红外人脸识别技术采用高识别率的红外技术，从而配合彩光摄像头，能够方便捕捉到更加良好的面部特征，从而方便后期在人脸数据库中进行查询，红外人脸识别技術具有巨大的优势，因此能够根据捕捉到的人脸图像更好的提取人物的面部特征和纹理特征。

（2）KJ-Face人脸识别技术算法。KJ-Face人脸识别技术是一个新颖高效的人脸识别技术及人脸识别技术，主要是根据人脸照片的面部特征对人脸进行预判，首先进行人脸照片的提前处理，去除照片过高的噪声和亮度，再将人脸照片输入电脑系统中，用边缘适应检测的方法，对照片进行处理和提取，从而提取出人脸照片中的皮肤纹理和面部特征。

（3）局部特征分析算法。局部特征分析算法是区别于统计原理的局部特征分析法，主要是基于人脸的结构单元子开展的人脸识别技术，此算法是将人脸分为50个子块区域，通过子块区域来辨别人脸的鼻子、眼睛、嘴巴以及特定骨骼区域，从而通过多个像素来辨别出人脸特征。局部特征分析法将人脸特征对应于为一种复杂的数字表达式，能够更好地探索人脸的面部特征和信息，从而在大数据库中对脸型进行比较。局部特征分析法能够在不同的光线环境下对人脸图片进行识别人脸，能够在近百万人中精确的辨认出当事人的身份[1]。

2人脸识别技术系统架构功能

（1）系统架构概述。人脸识别技术的系统框架主要包括了人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸质量评估以及高速人脸对比识别算法，从而实现了人脸识别的高效性和准确性，完善的人脸识别系统可以帮助快速的识别当事人的身份。

前置摄像头可以采用普遍高清的网络摄像机对人脸进行抓拍，从而对人脸图片进行采集和编码，这是人脸识别技术的第一步，前置摄像头还能够对人脸进行自动捕获，从而增加了智能分析器的运算量，能够更好地促进人脸识别效率。人脸识别分析器主要是对人脸进行建模，从而实现对比识别功能，分析器主要是通过视频服务器实现流媒体的转发和录像功能，从而为人脸智能识别提供媒体留级服务。最后便是通过人脸识别服务器实现人脸样本控的管理和搜索，是整个人脸对比系统的核心单位，从而能够在30万张人脸库中实现高效对比，从而能够实现对图像的预览和信息查看。

（2）系统架构功能简介。第一，人脸识别系统可以通过平台客户端对人脸进行登记和入库，提高人员对比识别效果，从而通过平台客户端实现批量导入人脸相片的功能。第二，人脸识别系统能够对摄像机中的行人进行人脸检测和人脸提取，再利用摄像机的设置对比模式，对人脸图像进行对比和识别，从而让人脸识别系统达到高效的地步。第三，人脸识别系统可以根据通道对人脸进行不同，从而对人类进行识别和报警。人脸对比识别主要是利用人脸识别算法对人脸图像进行建模，从而在大数据中心的人脸库对比，从而能够有效提醒监控管理人员，根据双击报警信息查看人脸图片。第四，人脸识别系统可以对人脸进行检索，在系统中输入待查询的人脸照片，系统能够自动检测出照片的人脸信息和面部特征，除此之外，用户还可以检索出相似的人脸照片，并且相似的结果显示在系统界面上。第五，人脸识别系统可以通过时间通道等相关参数快速查询人脸信息，并且还能够查询某个时间段所有抓拍的人脸图片，能够有效查询图片的信息。人脸识别技术的功能能够进一步推动人脸识别的效率和质量，除了上文提到的功能之外，人脸识别系统还包括更多的其他功能：人脸异常报警、设备管理、智能配置、报警设置、用户管理等功能[2]。

3结束语

综上所述，虽然人脸识别也有着得天独厚的优势和广泛的应用范围，但是当前国内的人脸识别技术还并不是很成熟，在人脸识别的实际过程中，人脸识别还受到了很多条件的限制。当前人脸识别技术分为红外人脸识别技术、KJ-Face人脸识别算法以及局部特征分析算法，因此，人脸识别技术需要构建系统结构，从而通过完善的系统结构提高人脸识别技术的质量和效率。经过实践证明，人脸识别技术还存在一定的局限性，因此，在未来人脸识别技术中需要改善当前的问题，通过人脸识别系统架构理论，采用良好的战略部署能更好地实现人脸识别，从而实现人脸识别技术的进一步发展，对人脸识别技术进行深入探讨和研究。

参考文献

[1] 姚嵩.基于人脸识别技术的学生行为管理系统架构设计[J].电子技术与软件工程，2020（4）：41-44.

[2] 吴松伟.基于人脸识别技术的智能视频监控系统设计与实现[J].计算机时代，2019（11）：62-66.