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人脸识别的主要流程是什么

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。人脸图像采集及检测人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。

当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。

人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，人脸识别软件，组合出新的很强的分类方法。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些较能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。人脸图像预处理人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并较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，人脸识别障碍，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。人脸图像特征提取人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的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。

人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸器馆的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，人脸识别技术，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

人脸图像匹配与识别人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度**过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

高级人脸拼图识别系统简介

高级人脸拼图识别系统简介据英国媒体近日报道，科学家研究出的一种高级的人脸拼图识别系统，能够帮助受害人和目击证人准确拼凑出罪犯的画像，准确率高达近50%。

这种高级人脸拼图识别系统被称为EvoFIT，由英国*兰开夏大学的两名学者彼得·汉考克和查利·弗劳德设计开发而成。

与传统的人脸识别系统相比，EvoFIT系统具有十分明显的优势。传统的人脸识别方式要求受害人或目击证人逐个回忆和识别犯罪嫌疑人的五官和外貌特征，例如鼻子、眼睛、发型等，最后再将零散的五官拼凑出犯罪分子的脸。

EvoFIT 则更加科学细致，强调从整体上确定犯罪嫌疑人的大致轮廓，再分部位进行微调和改进。受害人或目击证人首先选定脸型、肤质、肤色等整体特征，再替换和调整眼睛、鼻子、耳朵、嘴型等五官特征，最后加上发色、发型、耳朵等外貌特征，拼凑一个更加接近真实罪犯外表的图像。整个还原过程更像是一个人脸“进化”的过程。

**查利·弗劳德介绍说：“传统的人脸识别系统要通过辨别上百张图片才能够拼凑出一张人脸画像。而且由于较终的成像是通过分散的外表特征凑起来的，准确率还不到10%。而我们在实验过程中发现，江津人脸识别，受害人或目击者记忆中的罪犯外表特征其实是作为一个整体储存在记忆中的，EvoFIT系统能够在识别过程中不断调整这些特征，缩小目标的范围，修正错误的信息，逐渐唤醒受害人的记忆，成功率自然更高。”

2008年，英国兰开夏警察局首先开始采用EvoFIT系统，并利用好的成像效果成功侦破了不少大案。目前，该系统凭借较高的准确率已被包括伦敦警察局在内的11个地区警察局应用于日常案件的侦破，同时也已被欧洲、美国和以色列的警方采用。