人脸识别原理(人脸识别的原理和具体过程)随着人工智能技术的不断延伸和发展，似乎所有的社区门禁系统都从过去的刷卡时代逐渐转变为现在的“看脸”时代，我们的手机也从手动输入密码到指纹识别，再到人脸识别时代。作为人工智能技术最直接的受益者，你知道人脸识别的原理吗？具体流程是什么？这节课，我会给大家详细介绍一下作为人脸识别机器人，我会通过一种大家都能理解的语言，详细的讲一下人类识别的原理。

大家好~，大家好，我是人脸机器人，大家可以叫我机器人大白！今天，我想借此机会向大家解释一下人脸识别是如何实现的。

问题一：人脸识别如何认出谁是谁？

机器人大白:一般来说，低成本的人脸识别方法主要有两种。

一种叫做:基于几何特征的方法，即通过比较眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等的特征。在人的脸上，因为每个人的五官不同，和一张脸对应的位置也不一样。

一种叫基于模板的方法，需要提取你的人脸特征，找到你脸上图像分布的基本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，从而对人脸图像进行近似。这里的向量是一个球，将你的面部特征放入一个容器中。你脸上的每个特征都是一个独特的球。

问题二：人脸识别的步骤是什么？

机器人大白a:首先，相机要从画面中找到人脸；其次，比较每一章中的人脸，确认是否是真实人脸；然后用特征点标记采集人脸，然后提取；然后，标记的面部特征被输入到计算中，并且计算机接收这些特征数据并将其与数据库中的面部进行比较。最后，输出比较结果，确认这个人是谁。

问题三：如何从一幅图中快速找到人脸？

机器人大白:一般来说，我们的电脑里有一个算法，是用来处理图像的刀具。首先，计算机获取图像后，照片的颜色被移除。使用的工具叫做Hog(方向梯度直方图)，这是一种方向梯度直方图，一种可以检测物体轮廓的算法。具体的原理是把图片灰化，把颜色变成黑白，然后用明暗相间的点来改变图片，就像我们学习高中地理知识时的山地渐变图一样。一旦颜色变浅，我们就画一个箭头来表示几度的下降，这些箭头称为渐变，这样我们就可以确定一张脸的渐变。大部分人的五官都是正常的，我们和猪、小狗在人脸梯度平坦度上是不一样的，所以我们用这种方法快速找到人脸。

问题四：如何区别不同人的人脸？

机器人大白:我们可以比较人脸的特征点，以及特征点是怎么画出来的。在这里，我们需要根据每个人面部的特殊价值来确定。这种算法称为人脸地标估计算法。例如，如果你脸上有一颗巨大的红娘痣，那么这一点将是你脸上的一个明显特征。这个算法就是这样，在你的脸上寻找特征点。正常情况下，我们的五官是相似的，但是眼睑形状、眉毛等。都是不一样的，所以我们回去标注每个人的脸型和五官的轮廓。比如从下图这个人的脸，我们可以得到下巴轮廓的17个特征点，右眉的5个特征点，左眉的5个特征点，鼻尖的5个特征点。

问题五：这些特征点如何从图片转换成数字存储到计算机里？

机器人大白a:这里我们又回到了最后一步，那就是编码！这里的代码在计算机行业被称为“培训”。他的意思是我们应该从收集到的人脸中提取一些明显的特殊点，用数字来表示。比如1代表歪嘴，2代表眯眼，3代表双下巴，4代表美人痣。然后我们训练这个人的形象，得到他的脸部度量，然后把这个度量放入一个矩阵中，那么他的公司就可以表示为[1，2，3，4]。这样，电脑就可以轻松地将这张脸存储在存储区，使用的存储容量只是几个字节，而不是保存几个m图像！一般来说，我们训练的人脸会找到128个特征值。之后，我们把这组特征值命名为王婆，然后存储起来。

问题六：为何现在手机支付的时候，要我动动头，眨眨眼？

机器人大白:这样做的目的是为了防止有人拿你的照片来“骗相机”。一般来说，我们现在使用的比较稳定的系统是多重保险。系统采集特征点后，需要深度学习才能更加稳定。什么是深度学习？我再举一个容易理解的例子:假设一个人用你的照片打开了一个银行保险箱，这时，人脸识别提示抬头。如果是真人，抬头可能会看到双下巴下面有一层下巴，而拿着照片的人只能看到一个下巴。这里的“深度”很容易理解！这里的深度可以暂时理解为获得立体感的特殊点标记。

至此，人脸识别的原理已经介绍给大家，大致围绕这六点来实现。如果还不懂请留言咨询！机器人大白问答！