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weixin_38498942 2019-01-22
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人脸识别技术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，人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
识别过程一般分为三步：
1，首先建立人脸的面像档案；
2，获取当前的人体面像；
3，用当前的面纹编码与档案库存的比对。
人脸识别的方法很多，主要的人脸识别方法有：
1，几何特征的人脸识别方法；
2，基于特征脸（PCA）的人脸识别方法
3，神经网络的人脸识别方法
4，弹性图匹配的人脸识别方法
5，线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法
6，支持向量机(SVM) 的人脸识别方法
等
识别过程一般分为三步：
1，首先建立人脸的面像档案；
2，获取当前的人体面像；
3，用当前的面纹编码与档案库存的比对。
人脸识别的方法很多，主要的人脸识别方法有：
1，几何特征的人脸识别方法；
2，基于特征脸（PCA）的人脸识别方法
3，神经网络的人脸识别方法
4，弹性图匹配的人脸识别方法
5，线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法
6，支持向量机(SVM) 的人脸识别方法
等
Rising_sun2017 2018-08-31
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不同的技术基于的原理不一样 有的是基于深度学习 有的是基于卷积神经网络 很多的原理技术分类可以参考这篇文章 https://blog.csdn.net/amds123/article/details/72742578 目前国内做这方面的公司也很多 最近在研究使用的虹软arcface人脸识别技术采用的就是卷积神经网络技术还可以
ANDYMFC_No1 2016-11-10
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基本原理就是特征匹配，一般有下列几种方法：
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
