人脸识别的原理和具体流程人脸识别的原理 _小知识

人脸辨认的原理（人脸辨认的原理和具体流程）随着人工智能技巧的不断延长和发展，似乎所有的小区门禁体系也逐步从过去刷卡的时期变成了现在“看脸”的时期，而我们的手机也成为了从手动输入密码到了指纹辨认，然后又到了人脸辨认的年代。而作为人工智能技巧最直接的受益者的你，知道人脸辨认是什么原理吗？具体的流程是什么？本节课，我将以人脸辨认机器人的身份为大家具体展开，并通过大家可以懂得的语言，跟大家详细说说人力辨认的原理。

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hello~，大家好，我是人脸机器人，大家可以叫我Robot大白！今天借此机遇，跟大家讲授一下，人脸辨认是如何实现的。
问题一：资源网人脸辨认如何认出谁是谁？Robot大白答：一般来说，现在低成本的人脸辨认办法重要有2种，
一种叫做：基于几何特点的办法，也就是通过比对人脸上的眼睛特点，鼻子的特点、嘴巴的特点、眉毛特点等等，因为每个人的五官都是不一样的，而且对应在一个脸资源网上的地位也不是一样的。
【人脸识别的原理和具体流程人脸识别的原理】一种叫做：基于模板的办法，这种办法须要提取你的人脸特点，寻找你脸上的图像散布的根本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特点向量，以此近似地表征人脸图像。这里的向量也就是把你的脸部特点放进一个容器里的小球，你的脸上每一个特点都算是一个独一无二的小球。

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问题二：人脸辨认的步骤是什么？Robot大白答：首先摄像头要从图片中找到人脸；其次要对每一章人脸进行比较确认是否为真的人脸；然后再对采集到人脸进行特点点标志然后提取；然后再把标志好的人脸特点输入到盘算中，盘算机收到这些特点数据后拿去跟数据库中的人脸去比对；最后，输出比对后的成果，从而确认这个人是谁。

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问题三：如何从一幅图中迅速找到人脸？Robot大白答：一般来说，我们盘算机里面有一种算法，就是用来处置图像的一刀工具，首先盘算机获得到图片后把照片的色彩去掉，应用的工具叫作HOG（Histogram of Oriented Gradients），它是一种方向梯度直方图，一种能够检测物体轮廓的算法。具体原理是把图片灰度化，彩色变为黑白的，然后用明暗相间的点去转变这张图片，就跟我们学高中地理知识的时候的山峰梯度图相似，色彩一旦变浅我们就画个箭头代表降低了几个度，而这些箭头被称为梯度(gradients)，从而我们肯定出来一个人脸的梯度。大部分人都有正常的五官，我们跟猪和小狗的脸梯度平坦度不一样，所以应用这种办法迅速发明人脸。

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问题四：如何差别不同人的人脸？Robot大白答：我们可以依据人脸的特点点来比较，特点点是如何画出来的呢，这里我们要依据每个人的人脸的特别值来肯定。这种算法叫作面部特点点估量（face landmark estimation）算法。比如说你的脸上有一颗伟大的媒婆痣，那么这个点将会是你脸部很显著的特点，这个算法就是这样子作用，寻找你脸上的特点点。正常来说我们的脸上的五官都差不多，但是眼皮形状，眉毛等都不是一样的，所以我们回去标志每个人的脸部和五官轮廓。举个例子，如下图中这个人的人脸，我们可以得到下巴轮廓17个特点点，右眉毛5个特点点，左眉毛5个资源网特点点，鼻尖5个特点点。

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问题五：这些特点点如何从图片转换成数字存储到盘算机里？Robot大白答：这里就是回到了我们的最后一步了，也就是编码！这里的编码呢，在盘算机行业内被叫做：训练。他的意思就是说，我们要依据采集的人脸提取出来一些比拟显著的特别点，并且用数字表现举个例子来说，1代表歪嘴，2代表斜眼，3代表双下巴，4代表美人痣。那么我们训练一下这个人的图像就获得了他的人脸测量值，之后把这个测量值放到一个矩阵中，那么他的连就可以表现为：[1,2,3,4] 。这样子呢，盘算机就可以很容易的在一块存储区域内把这个人脸存储下来，用到的存储容量就是几个字节的事情，而不用去保留几M大的图像啦！一般来说，我们训练的人脸会找到128个特点值。之后我们给这组特点值命名为：王婆，然后存储即可。