得益於移動裝置和數碼攝像的高速發展，人臉識別技術突飛猛進，已經成為多項產品的主要應用支撐或重要配置。今天就把人臉識別的基本概念，以及識別人臉的技術及流程給大家介紹下，讓大家對人臉識別有乙個綜合的認識。
人臉識別是一種依據人的面部特徵，自動進行身份識別的一種生物識別技術，通常我們所說的人臉識別是基於光學人臉影象的身份識別與驗證的簡稱。
簡單來說，就是從**中提取人臉中的特徵，比如眉毛高度、嘴角等等，再通過特徵的對比輸出結果。
人臉識別的流程
人臉採集：不同的人臉影象通過攝像鏡頭採集得到，比如靜態影象、動態影象、不同位置、不同表情等，當採集物件在裝置的拍攝範圍內時，採集裝置會自動搜尋並拍攝人臉影象。
人臉採集的主要影響因素
影象大小
人臉影象過小會影響識別效果，人臉影象過大會影響識別速度，影象大小反映在實際應用場景就是人臉離攝像頭的距離。
影象解析度
越低的影象解析度越難識別，影象大小綜合影象解析度，直接影響攝像頭識別距離。
光照環境
過曝或過暗的光照環境都會影響人臉識別效果，可以從攝像頭自帶的功能補光或濾光平衡光照影響，也可以利用演算法模型優化影象光線。
模糊程度
實際場景主要著力解決運動模糊，人臉相對於攝像頭的移動經常會產生運動模糊。部分攝像頭有抗模糊的功能，在成本有限的情況下，考慮通過演算法模型優化此問題。
遮擋程度
五官無遮擋、臉部邊緣清晰的影象為最佳，在實際場景中，很多人臉都會被帽子、眼鏡、口罩等遮擋物遮擋，這部分資料需要根據演算法要求決定是否留用訓練。
採集角度
人臉相對於攝像頭角度為正臉最佳，因此演算法模型需訓練包含左右側人臉、上下側人臉的資料。
綜述：人臉識別作為一項網際網路領域熱門的技術，在網際網路產品很多領域都有著廣泛的應用。
人臉識別 人臉庫
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