关键字：人脸识别

摘　要：随着人工智能的高速发展，基于计算机视觉技术研究及应用也逐渐进入成熟阶段。其中，人脸识别是运用较多的一种技术，已经渗透到人类日常生活的方方面面。那么人脸识别究竟是如何完成的？它的流程是什么？一、人脸识别系统的组成1.前端图像采集前端人脸图像采集系统通过抓拍采集人脸图像、实时视频流等，如视频监控摄像头、智

随着人工智能的高速发展，基于计算机视觉技术研究及应用也逐渐进入成熟阶段。其中，人脸识别是运用较多的一种技术，已经渗透到人类日常生活的方方面面。那么人脸识别究竟是如何完成的？它的流程是什么？

一、人脸识别系统的组成
1.前端图像采集
前端人脸图像采集系统通过抓拍采集人脸图像、实时视频流等，如视频监控摄像头、智能考勤机、智能门禁机等设备，都具备人脸采集抓拍的功能。
2.后端智能平台
后端的智能平台可将前端采集的相关数据统一进行汇聚、处理、存储、应用、管理与共享，并结合人脸识别系统，实现人脸识别功能，并应用在现实场景中如：人脸识别考勤、人脸门禁、公安部的人脸追踪、抓捕嫌疑犯等等。

二、人脸识别技术的流程
1、人脸检测
人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。从照片中找出人脸的位置，以图片左上角为坐标原点，分别记录下人脸框左上角和右下角的坐标，并将人脸部分裁剪出来。
2、人脸对齐
在现实场景中，往往前端设备抓拍获得的人脸不一定是正脸的角度，所以需要将图像中的人脸姿态进行矫正。通过人脸关键点检测得到人脸的关键点坐标，根据人脸的关键点坐标调整人脸的角度，使人脸对齐。
3、人脸编码（提取特征向量）
通过卷积神经网络训练一个模型，将送入的模型脸部图片自动编码成一个具有一个很强语义的128维向量。
4、人脸分类
依次计算输入图像和数据库中每个图片的128位向量差值的欧氏距离，直到找到小于我们阈值的那张，到此，人脸识别成功。

三、人脸识别技术的应用场景
人脸识别技术主要用于身份验证，常见的场景有小区、楼宇、校园、工厂、园区、银行等，如：智能门禁、人脸闸机、人脸考勤、智能门锁等。通过人脸识别验证身份，来保障相关场所的安全，也减少了人工审核的成本。
在安防监控中，人脸识别也意义重大，比如公众场所（地铁站、车站、街道、酒店等）的安防布控、公安部追捕嫌疑犯等。基于公众场所的安防监控摄像头，通过抓拍人脸并将结果上传公安部网络，与嫌疑犯人脸进行比对，协助公安人员的执法工作。

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