人脸识别系统组成
1。人脸图像采集：通过相机镜头采集不同的人脸图像，如静态图像、动态图像、不同位置、不同表情等。当用户处于采集设备的范围内时，采集设备自动搜索并获取用户的人脸图像。人脸检测：在实践中，人脸检测主要用于人脸识别的预处理，即准确标定人脸在图像中的位置和大小。人脸图像包含了丰富的模式特征，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征和Haar特征等。人脸检测是提取有用信息，利用这些特征实现人脸检测。
2。人脸图像预处理：对于人脸图像的预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理，最终服务于特征提取的过程。由于各种条件的限制和随机干扰，系统获取的原始图像不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对其进行预处理，如灰度校正、噪声滤波等。对于人脸图像，预处理过程主要包括光补偿、灰度变换、直方图均衡、归一化、几何校正、滤波和锐化。
3。人脸图像特征提取：人脸识别系统的可用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。人脸特征提取是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，又称人脸表示，是人脸特征建模的过程。人脸特征提取方法可分为两类：基于知识的表示方法和基于代数或统计学习的表示方法。
4。人脸图像匹配与识别：对提取的人脸图像的特征数据进行搜索，并与数据库中存储的特征模板进行匹配。通过设置阈值，当相似度超过该阈值时，将输出匹配结果。人脸识别是将要识别的人脸特征与获得的人脸特征模板进行比较，根据人脸的相似性程度判断人脸的身份信息。该过程可分为两类：一类是识别，一类是一对一的图像比较过程；另一类是识别，一对多的图像匹配和对比过程。
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