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那么，人脸识别究竟是怎样通过识别人脸快速判断个人身份的呢？下面就给大家科普一下人脸识别的工作流程和原理。

人脸识别技术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的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸识别有哪些特点？

人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样是与生俱来的，它的唯一性和难以复制性是个人身份鉴定的前提；人脸识别与其它生物识别技术相比具有以下特点：

非强制性，无需用户专门配合，人脸采集设备几乎可以在用户无意识的状态下获取人脸图像，这种采集方式无需“强制性”；非接触性，无需和用户进行接触，采集设备可直接获取人脸图像；并发性，在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断和识别；除此之外，人脸识别技术还符合视觉特性：“以脸识人”，并且具有操作简单，结果直观、隐蔽性好等特点。

人脸识别如何进行识别？

人脸识别技术流程主要包括4个部分：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取和人脸匹配与识别。

a. 人脸图像采集

人脸图像采集方式有两种，分别是批量人脸图像导入和现场视频人脸采集。批量导入是指系统在用户指定的目录下面自动寻找图像文件进行人脸图像批量导入；而现场视频人脸图像采集是指客户端的采集功能被打开后，会调用本地的摄像头并打开。

b. 人脸检测/人脸活体检测

人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

人脸活体检测可以有效检测出纸质照片、手机或Pad上显示的照片等其他非活体照片，杜绝了照片或者视频欺骗，保证系统人脸识别的安全性。

c. 人脸图像预处理

人脸图像预处理是对系统所采集到的人脸图像进行光线处理、切割、旋转、降噪、过滤、放大或缩小等一系列的复杂处理，通过这些处理使人脸图像无论是光线还是角度、距离、大小等达到人脸图像特征提取的标准要求，尽可能消除因光照和角度等因素造成的影响，为进行人脸图像特征提取做好准备。

d. 人脸图像特征提取

人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

e. 匹配与识别

人脸识别系统通过人脸算法实现对两张图像进行比对，根据不同渠道的识别率返回比对结果，并将比对通过的图像按照设定规则入库保存。

总结：

目前市场上有些厂家的人脸识别技术在LFW评测中已做到99.5%以上，有的接近甚至超过人眼的识别率，这为人脸识别系统能够大规模的实际应用提供了技术支撑。

实际上，以人脸识别为代表的新一代技术驱动的产业革命已然兴起，这个新的经济单元将是技术比拼的时代，技术研发会成为企业发展的主要因素，同时商业模式也会因为技术的革新而不断演变。