分析人脸识别系统三大关键技术和四大特征

分析人脸识别系统三大关键技术和四大特征

人脸识别系统是基于人脸识别技术的身份检测识别，人脸识别设备能够采集人的脸部图像或视频流，并自动分析存储所采集到的图像或视频流的人脸信息，然后对需要检测的人脸进行脸部特征与存储的信息进行比对，从而确定被检测人的身份信息。那么，人脸识别系统三大关键技术和四大特征是什么？

人脸识别系统三大关键技术和四大特征

人脸识别系统的三大关键技术

1、人脸识别系统基于特征的人脸检测技术：基于对人脸的颜色、轮廓、纹理、结构或者直方图特征等进行人脸检测技术。

2、人脸识别系统基于模板匹配人脸检测技术：从已存储的数据库中提取人脸模板，然后采取模板匹配策略，把抓取到的人脸图像与从模板库中提取到的模板进行匹配，根据匹配相关性的高低和所匹配的模板大小来确定人脸大小以及位置信息。

3、人脸识别系统基于统计的人脸检测技术：通过对于“人脸”和“非人脸”的图像或视频流进行大量的搜集构成人脸正、负样本，并自动存入到人脸样本库中，利用统计方法来强化训练该系统，从而实现对人脸和非人脸的模式进行检测和分类。

人脸识别系统三大关键技术和四大特征

人脸识别系统的四大特征

1、人脸识别系统的几何特征：以面部点之间的距离和比例作为特征，不但识别人脸速度快，内存占用也比较小，而且降低光照敏感度。

2、人脸识别系统基于模型特征：根据人脸的不同特征状态，从而提取出人脸图像特征。

3、人脸识别系统基于统计特征：将人脸图像视为随机向量，利用统计方法来辨别不同人脸的特征，对比较典型的有特征人脸、进行独立分析、奇异值分解等。

4、人脸识别系统基于神经网络特征：利用大量神经单元对人脸图像特征进行联想存储和记忆，根据不同神经单元状态的概率实现对人脸图像准确识别。