人臉識別是什(shen)么？特指利用分析比較人臉視覺(jue)特征信息(xi)進行身份鑒別的計(ji)算機技術。人臉識(shi)別是(shi)一(yi)項熱門(men)的計(ji)算機技術研究領域(yu)，它(ta)屬于生(sheng)(sheng)物(wu)特征識(shi)別技術，是(shi)對生(sheng)(sheng)物(wu)體(一般特指人)本身的生物特征來區分生物體個體。 

　　廣義的人(ren)(ren)臉(lian)識(shi)別實際包(bao)括構建人(ren)(ren)臉(lian)識(shi)別系統的一系列相關(guan)技(ji)術(shu)，包(bao)括人(ren)(ren)臉(lian)圖像采集(ji)、人(ren)(ren)臉(lian)定位(wei)、人(ren)(ren)臉(lian)識(shi)別預處理、身份(fen)確認以(yi)及身份(fen)查找等;而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術或系統。

　　生物特征識別技術所研究的生物特征包括人臉、指紋、手掌紋、掌型、虹膜、視網膜、靜脈(mo)、聲音(語音)、體形、紅外溫譜、耳型、氣味、個人習慣(例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字、步態)等，相應的識別技術就有人臉識別、指紋識別、掌紋識別、虹膜識別、視網膜識別、靜脈識別、語音識別(用語音識別可以進行身份識別，也可以進行語音內容的識別，只有前者屬于生物特征識別技術)、體形識別、鍵盤敲擊識別、簽字識別等。 

幾何(he)特征的人臉識別方法

　　幾(ji)何特征可以是(shi)眼、鼻、嘴等的形狀(zhuang)和(he)它們之(zhi)間的幾(ji)何關系(如相互之間的距離)。這些算法識別速度快，需要的內存小，但識別率較低。

基(ji)于特(te)征(zheng)臉(lian)(PCA)的人臉識別方法

　　特征臉(lian)方(fang)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，由這些基可以轉成低維線性空間。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。這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基于圖像灰度的統計特性的。目前有一些改進型的特征臉方法。 

神經網絡的(de)人(ren)臉(lian)識別方法(fa)

　　神經(jing)網絡的(de)輸入可以是(shi)降低(di)分(fen)辨率的(de)人臉圖像、局部區域的(de)自相關函數(shu)、局部紋(wen)理的(de)二階矩等。這(zhe)類方(fang)法同樣(yang)需要較多的(de)樣(yang)本(ben)進行訓練，而在許多應用中，樣(yang)本(ben)數(shu)量是(shi)很有限的(de)。

彈性圖匹配的(de)人臉識別方法

　　彈性圖匹配(pei)法在(zai)二維(wei)的空間中定義了一種(zhong)對于(yu)(yu)通(tong)常的人(ren)臉(lian)變形具(ju)有一定的不(bu)變性的距(ju)離，并采(cai)用(yong)屬(shu)性拓(tuo)撲圖來代表人(ren)臉(lian)，拓(tuo)撲圖的任一頂(ding)點均包(bao)含一特征向(xiang)量，用(yong)來記錄(lu)人(ren)臉(lian)在(zai)該(gai)頂(ding)點位置附近(jin)的信息。該(gai)方法結合了灰度特性和(he)幾何因素，在(zai)比(bi)對時可(ke)以允許圖像存在(zai)彈性形變，在(zai)克(ke)服表情變化對識別(bie)的影響方面收(shou)到了較好的效果，同時對于(yu)(yu)單個人(ren)也不(bu)再需要多個樣本進行訓練。

線段Hausdorff 距離(LHD) 的人臉識別方法

　　心(xin)理(li)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。 

支持(chi)向量機(SVM) 的人臉識別方法

　　近年來(lai)，支持(chi)向量機(ji)是(shi)統(tong)計模式識別領域的一(yi)個新的熱點，它試圖(tu)使(shi)得學習機(ji)在(zai)經驗風(feng)險和泛化(hua)能(neng)力(li)上(shang)達到(dao)一(yi)種妥協，從而提高學習機(ji)的性能(neng)。支持(chi)向量機(ji)主要解決的是(shi)一(yi)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，核函數的取法沒有統一的理論。

人臉(lian)識別新技術

　　傳(chuan)統(tong)的(de)人臉識別技術主要(yao)是(shi)基(ji)于可見光(guang)圖像的(de)人臉識別，這(zhe)也(ye)是(shi)人們最熟悉(xi)的(de)識別方式，已有30多年的研發歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環境光照發生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但目前這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。

　　最近迅速(su)發(fa)展起來的(de)一種解決方(fang)(fang)案是基于主動近紅外圖像(xiang)的(de)多光源人臉(lian)識別技術(shu)(shu)。它可以克服光線變化(hua)的(de)影響(xiang)，已經取得了卓越的(de)識別性(xing)能(neng)，在(zai)精度(du)、穩定性(xing)和速(su)度(du)方(fang)(fang)面的(de)整體系(xi)統(tong)性(xing)能(neng)超過三維圖像(xiang)人臉(lian)識別。這項(xiang)技術(shu)(shu)在(zai)近兩(liang)三年發(fa)展迅速(su)，使人臉(lian)識別技術(shu)(shu)逐漸走(zou)向實(shi)用(yong)化(hua)。

深圳市(shi)智享創新(xin)科技有(you)(you)限(xian)公(gong)(gong)司(si)位(wei)于國家高新(xin)企(qi)業云集的深圳市(shi)南(nan)山(shan)區。公(gong)(gong)司(si)定位(wei)為高端安(an)防設備及解決方案提(ti)供商。公(gong)(gong)司(si)現有(you)(you)廠房面積2200平米，深圳總部在職人員150人，創新中心技術人員45人。其中研發技術類人員占比30%。公司主營產品包括：樓宇對講系統、可視對講、可視對講系統、可視對講門鈴、網線可視對講、數字聯網可視對講、全數字可視對講、IP數字、IP數字對講、IP數字對講系統、網絡系統、網絡對講、網絡可視對講、網絡可視對講系統、別墅對講、別墅可視對講、別墅樓宇對講、別墅套裝、別墅IP對講、別墅數字對講別墅數字可視對講、別墅數字樓宇對講、別墅智能對講、別墅智能樓宇、別墅門鈴、指紋別墅對講、指紋別墅可視對講、指紋別墅樓宇對講、指紋別墅套裝、指紋別墅IP對講、指紋別墅數字對講指紋別墅數字可視對講、指紋別墅數字樓宇對講、指紋別墅智能對講、指紋別墅智能樓宇、指紋別墅監控、指紋別墅門鈴、云對講、云可視對講、云樓宇對講、云門鈴、云IP對講、云數字對講、云數字可視對講、云數字樓宇對講、云手機APP、手機對講、手機可視對講、手機樓宇對講、手機門鈴、手機IP對講、手機數字對講、手機數字可視對講、手機數字樓宇對講、監獄對講、監獄可視對講、監獄樓宇對講、監獄門鈴、監獄確認機、指紋對講、指紋可視對講、指紋樓宇對講、指紋數字對講、指紋數字可視對講、指紋數字樓宇對講、指紋數字、對講、可視對講、樓宇對講、對講系統、可視對講系統、樓宇對講系統、人臉識別對講、人臉識別可視對講、人臉識別樓宇對講、人臉識別對講系統、人臉識別可視對講系統、人臉識別樓宇對講系統、樓宇可視對講、可視對講門禁、對講門鈴、可視對講門禁系統、云對講系統、樓宇可視對講價格、小區樓宇可視對講。