人臉識別應用越來越多，隨著使用場景的不斷增加，人臉識別需要滿足不同的功能，常見的就有人臉比對、人證比對、人臉跟蹤等功能，但你知道這些功能是怎么實現的嗎？小編整理了人臉識別技術實現的相關知識點，分享給大家。

1、人臉檢測

人臉檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有五種實現方法：

（1）參考模板法：首先設計一個或數個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉。

（2）人臉規則法：由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規則的方法即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉。

（3）樣品學習法：這種方法即采用模式識別中人工神經網絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器。

（4）膚色模型法：這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。

（5）特征子臉法：這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

注：上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合采用。

2、人臉跟蹤

人臉跟蹤是指對被檢測到的人臉進行動態目標跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。

3、人臉比對

人臉比對是對被檢測到的人臉進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，并找出最佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。主要采用特征向量與面紋模板兩種方式。

（1）特征向量法：先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。

（2）面紋模板法：在庫中存貯若干標準面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關量度量進行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關網絡或特征與模板相結合的方法。

以上就是人臉識別技術實現方法，核心其實就是“局部人體特征分析”和“圖形/神經識別算法兩種原理，對數據庫進行參考比較、判斷和確認，需要的朋友可以參考哦，如果想獲取人臉識別更多干貨，請繼續關注慧翼科技。