人臉識別是一種識別技術，用于檢測保存在數(shù)據(jù)集中的個人圖像的面部。盡管其他身份識別方法可以更準確，但面部識別一直是研究的重點，因為它具有非干預性質(zhì)，人臉識別，而且它對于人們來說是一種輕松的個人識別方法。

1、基于幾何/基于模板

人臉識別算法分為基于幾何或基于模板的算法?；谀０宓姆椒梢允褂肧VM(支持向量機)、PCA(主成分分析)、LDA(線性判別分析)、核方法或跟蹤變換等統(tǒng)計工具構(gòu)建。基于幾何特征的方法主要分析局部人臉特征及其幾何關系因此它也被稱為基于特征的方法。 

2、局部的/整體的

要素之間的關系或功能與整張臉之間的聯(lián)系并不影響數(shù)量，許多研究人員遵循這種方法，試圖推斷出相關的特征。有些方法嘗試用眼睛，一些特征的組合等。一些隱馬爾可夫模型方法也屬于這一類，他們的特征處理在人臉識別中非常有名。

3、基于外貌/基于模型

基于外觀的方法顯示了一張包含多個圖像的臉。被認為是高維向量的圖像。該技術通常用于從圖像分割中提取特征空間。另一方面，基于模型的方法嘗試對人臉進行建模。將新樣本實現(xiàn)到模型中，并用模型的參數(shù)對圖像進行識別。 

基于外觀的方法可以分為線性和非線性兩類。PCA、LDA、IDA用于直接法，而核PCA用于非線性方法。另一方面，在基于模型的方法中可分為二維或三維非彈性束圖匹配方法。

人臉識別的難點

1、圖像光線：識別的視頻和圖片面臨各種環(huán)境光源的考驗，可能出現(xiàn)側(cè)光、頂光、背光和高光等現(xiàn)象，工地人臉識別，而且有可能出現(xiàn)各個時段的光照不同，甚至在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)各個位置的光照都不同。

2、人臉姿態(tài)和飾物：因為監(jiān)控是非配合型的，監(jiān)控人員通過監(jiān)控區(qū)域時以自然的姿態(tài)通過，因此可能出現(xiàn)側(cè)臉、低頭、抬頭等各種非正臉的姿態(tài)和佩戴帽子、黑框眼鏡、口罩等飾物現(xiàn)象。

3、人的臉部存在相似性：不同個體之間特別是同一民族的區(qū)別不大，所有人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區(qū)分個體是不利的。再加上化妝的掩蓋及雙胞胎的天然相似性更增加了識別的難度。

4、人臉存在易變性：人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度，人臉識別系統(tǒng)，人臉的視覺圖像也相差很大。

人臉識別蕞初在20世紀60年代已經(jīng)有研究人員開始研究，人臉識別技術，真正進入初級的應用階段是在90年代后期，發(fā)展至今其技術成熟度已經(jīng)達到較高的程度。整個發(fā)展過程可以分為機械識別、半自動化識別、非接觸式識別及互聯(lián)網(wǎng)應用階段。

與其他生物識別方式相比，人臉識別優(yōu)勢在于自然性、不被察覺性等特點。自然性即該識別方式同人類進行個體識別時所利用的生物特征相同。指紋識別、虹膜識別等均不具有自然性。不被察覺的特點使該識別方法不易使人抵觸，而指紋識別或虹膜識別需利用電子壓力傳感器或紅外線采集指紋、虹膜圖像，在采集過程中體驗感不佳。目前人臉識別需要解決的難題是在不同場景、臉部遮擋等應用時如何保證識別率。此外，隱私性和安全性也是值得考慮的問題。人臉識別優(yōu)勢明顯，未來將成為識別主導技術。具體來說，相比指紋識別、虹膜識別等傳統(tǒng)的生物識別方式，優(yōu)點主要還集中在四點：非接觸性、非侵擾性、硬件基礎完善和采集快捷便利，可拓展性好。在復雜環(huán)境下，人臉識別精度問題得到解決后，預計人臉識別有望快速替代指紋識別成為市場大規(guī)模應用的主流識別技術。

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