人脸识别是什么技术？发展趋势是什么？

1.人脸识别是什么技术

人脸识别技术指的是通过比较人脸的视觉特征信息从而进行身份鉴别的技术,该技术是一项研究较为热门的计算机技术领域。人脸识别技术主要是基于人的面部特征,针对图像或者视频检测其是否存在人脸,若存在人脸区域,就进一步地检测出其位置、大小以及面部各个器官的位置等信息,根据上述信息可以得到每个人脸中的代表身份的特征,将上述特征与现有的人脸库进行比对,从而识别出人脸身份。

2.人脸识别技术原理

(1)人脸检测：是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：参考模板法：首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。人脸规则法：由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸。样品学习法：这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。肤色模型法：这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

(2)人脸跟踪：是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。

(3)人脸比对：是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。一般有下列几种方法：特征向量法：该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。面纹模板法：该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。

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。

3.人脸识别技术的发展趋势

(1)局部特征和全局特征的统一结合可以有效地描述人脸特征。因此，如何有效地获得并结合局部表征和全局表征是值得进一步探讨的问题。

(2)在面部识别过程中，我们必须面对相机，并且图片中的面部必须具有一定的像素宽度才能提供可靠的面部识别。但是，在具体的应用期间，不能够完全地满足这些条件，这种不确定性对人脸识别技术的使用造成一定难度。因此，未来的识别技术需要不断提高算法的精准度。

(3)3D算法能够处理多种变化因素，并且该方法对处理传统的人脸旋转、遮挡、相似等问题有很好的效果，但因为三维人脸识别算法的应用还处于探索阶段，因此该方法拥有很好的发展前景。

(4)人脸识别技术面临的信息安全。大数据时代，人脸识别技术展现巨大的发展潜力，但是弊端也随之体现出来，那就是个人信息泄露问题。首先，人脸识别技术是近年来才兴起的技术，因此很多应用仍处于探索实践阶段，所以判断错误带来的风险难以避免。其次，由于网络安全的防护能力不足，存在数据泄露的隐患。怎样保护信息不会泄露将成为一个研究的方向。

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