人脸识别与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，人脸识别机器设备定制，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，人脸识别机器设备定制，以及操作简单、结果直观，人脸识别机器设备定制、隐蔽性好等特点。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：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。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域较困难的研究课题之一。人脸识别机器设备定制

依据信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。人脸识别校园门禁供应商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。

现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。优势：人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。

人脸识别不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域较困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。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。

不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行识别定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，第1类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以表示同一个个体。符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。人脸识别校园门禁供应商

可以在识别速率和识别效能之间，达到较好的匹配效果人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据。人脸识别机器设备定制

接下来分别介绍两类人脸识别算法中的一些重要的算法。特征脸方法利用王分量分析进行降维和提取特征。王分量分析是一种应用十分普遍的数据降维技术，该方法选择与原数据协方差矩阵前几个较大特征值对应的特征向量构成一组基，以达到较好表征原数据的目的。因为由主分量分析提取的特征向量返回成图像时，看上去仍像人脸，所以这些特征向量被称为“特征脸”。在人脸识别中，由一组特征脸基图象张成一一个特征脸子空间，任何一幅人脸图象(减去平均人脸后)都可投影到该子空间，得到一一个权值向量。人脸识别机器设备定制

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