在眾多的人工智能技術中，人臉識別商用較為成熟且落地應用更為廣泛。它作為基于臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術，已經廣泛應用于各行各業，比如說汽車站、地鐵、機場等各出入口。

　　但很多人對于人臉識別技術不是很了解，不知道攝像頭是怎么進行人臉識別的，今天小編帶大家一探究竟，看看人臉識別是怎么進行的，又怎么準確識別到人臉的!

　　人臉識別的步驟

　　(1)人臉檢測：即從各種不同的場景中檢測出人臉的存在并確定其位置。

　　(2)人臉規范化：校正人臉在尺度、光照和旋轉等方面的變化。將人臉對齊，進行人臉校準。

　　(3)人臉校驗：采取某種方式表示檢測出人臉和數據庫中的已知人臉，確認兩張臉是否是同一個人。

　　(4)人臉識別：將待識別的人臉與數據庫中的已知人臉比較，得出給你的臉是庫里的誰。

　　人臉識別的辦法

　　(1)幾何特征的人臉識別方法

　　幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系。

　　(2)基于特征臉(PCA)的人臉識別方法

　　特征臉方法是基于KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種最優正交變換。高維的圖像空間經過KL變換后得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特征矢量，這就是特征臉方法的基本思想。

　　(3)神經網絡的人臉識別方法

　　神經網絡的輸入可以是降低分辨率的人臉圖像、局部區域的自相關函數、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進行訓練，而在許多應用中，樣本數量是很有限的。

　　(4)彈性圖匹配的人臉識別方法

　　彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對于通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，并采用屬性拓撲圖來代表人臉，拓撲圖的任一頂點均包含一特征向量，用來記錄人臉在該頂點位置附近的信息。該方法結合了灰度特性和幾何因素，在比對時可以允許圖像存在彈性形變，在克服表情變化對識別的影響方面收到了較好的效果，同時對于單個人也不再需要多個樣本進行訓練。

　　(5)線段Hausdorff 距離(LHD) 的人臉識別方法

　　心理學的研究表明，人類在識別輪廓圖(比如漫畫)的速度和準確度上絲毫不比識別灰度圖差。LHD是基于從人臉灰度圖像中提取出來的線段圖的，它定義的是兩個線段集之間的距離，與眾不同的是，LHD并不建立不同線段集之間線段的一一對應關系，因此它更能適應線段圖之間的微小變化。實驗結果表明，LHD在不同光照條件下和不同姿態情況下都有非常出色的表現，但是它在大表情的情況下識別效果不好。

　　(6)支持向量機(SVM) 的人臉識別方法

　　近年來，支持向量機是統計模式識別領域的一個新的熱點，它試圖使得學習機在經驗風險和泛化能力上達到一種妥協，從而提高學習機的性能。支持向量機主要解決的是一個2分類問題，它的基本思想是試圖把一個低維的線性不可分的問題轉化成一個高維的線性可分的問題。通常的實驗結果表明SVM有較好的識別率，但是它需要大量的訓練樣本(每類300個)，這在實際應用中往往是不現實的。而且支持向量機訓練時間長，方法實現復雜，該函數的取法沒有統一的理論。

　　人臉自動識別技術已取得了巨大的成就，隨著科技的發展，在實際應用中仍然面臨困難，不僅要達到準確、快速的檢測并分割出人臉部分，而且要有效的變化補償、特征識別、準確的分類的效果，還需要注重和提高以下幾個方面：

　　(1) 人臉的局部和整體信息的相互結合能有效地描述人臉的特征，基于混合模型的方法值得進一步深入研究，以便能準確描述復雜的人臉模式分布。

　　(2) 由于人臉為非剛體性，人臉之間的相似性以及各種變化因素的影響 ，準確的人臉識別仍較困難。為了滿足自動人臉識別技術具有實時要求，在必要時需要研究人臉與指紋、虹膜、語音等識別技術的融合方法。

　　(3) 表面紋理識別算法是一種最新的算法，有待于我們繼續學習和研究出更好的方法。

　　總之，人臉識別僅僅采用一種現有方法難以取得良好的識別效果，如何與其它技術相結合，如何提高識別率和識別速度、減少計算量，提高精準性，如何采用嵌入式及硬件實現，如何實用化都需要不斷學習和融合新技術，才能使人臉識別真正為生活帶來便利。