人脸识别系统知识，你了解多少？

人脸识别系统通过采集人脸图像或视频流，自动检测和跟踪人脸，并提取面部特征进行身份识别。该系统由图像采集、预处理、特征提取和匹配与识别四个部分组成。随着技术进步，人脸识别在安全监控、金融支付等领域得到广泛应用。

人脸识别系统是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术，它通过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识别的一系列相关技术，人脸识别系统主要由四个部分组成：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别，以下是关于人脸识别系统的详细介绍：

模块
人脸图像采集及检测	不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集，当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像，人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小，主流的人脸检测方法基于Adaboost学习算法。
人脸图像预处理	对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程，系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理，对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
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；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
匹配与识别	提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出，人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断，这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程；另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。