人像识别的具体介绍

人像识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人像识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 人像识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。

所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人像识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。

不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人像识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。 虽然人像识别有很多其他识别无法比拟的优点，但是它本身也存在许多困难。人像识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人像识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。人脸在视觉上的特点是：

第一，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的；

第二，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人像识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。

在人像识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。 基于人脸部件的多特征识别算法(MMP-PCA recognition algorithms)。

基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。

基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。

基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。

利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。

库环境：

视频效果如下：

使用dlib的shape_predictor_68_face_landmarksdat模型获取一张有正脸的(1png)和摄像头的自己的68个人脸特征点。

根据人脸特征点获取分别获取人脸掩模

对第一个仿射变换使其脸部对准摄像头中的脸部得到新的

对人脸掩模执行相同的 *** 作仿射

将两个性的得到图取并集（不能让别的地方空了）

用opencv对两上面 *** 作，对仿射变换后的a和摄像头进行泊松融合

题目：关于猜血型游戏中微表情识别应用,其中盲猜情境下直接询问是不是四种血型并观察其表情动作的差异是有助于A正确B错误

答案:A

微表情，是持续时间不足1/5秒的表情。（与一般持续在1/2秒到5秒之间的普通表情相比，它非常短暂。）虽然持续时间短暂，但无论是面部肌肉的触动还是肢体改变，它会有一个非常明显的变化。如悲伤、愉悦、恐惧，都可以通过眉毛的紧蹙，上翘/下垂，配合上嘴唇的形状及角度呈现出来，这就是基线反应。

表情识别步骤：检测预先采集的目标人脸图像的人脸特征，获取目标人脸图像的至少五个人脸特征点；根据目标人脸图像的人脸特征点以及预设的图像分块规则，对目标人脸图像进行切块处理，得到若干个图块；根据若干个图块，通过预先建立的卷积神经网络模型，获得微表情分类结果。

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。

迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。

人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：

非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；

非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及 *** 作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

您好，是这样的：

① 人脸检测与分割。从任意的场景中、视频数据中检测人脸的存在，提取出一个人脸及各个区域部分。在人脸上自动标记出我们需要的特征点， 例如外眼点、内眼点、眉间点、鼻下点、颌下点、嘴角点，等等。这个领域的研究目前已经出现了许多的成熟的方法，在这里就不一一介绍了。

② 人脸的规范化。计算出人脸在尺度和旋转等方面的变化，得到摄像过程中人脸的实际位置，将库中的人脸三维模型也变化到同样的位置。这是几何特征识别的一个关键的问题。由于人脸的几何特征的相似性比较，受人脸拍摄角度的影响很大，当人脸偏转超过一定的角度的时候，许多重要的特征点在二维上不可见了，因此也无法计算出对应的特征向量。如果不能将人脸模型和照片保持在同样的偏转环境下，识别的可信性就不具备。

③ 人脸表征。采用标记出的特征点的几何特性(例如：特征点分布欧氏距离、B样条曲面等方法)表示出数据库中的已知人脸和检测出的人脸。对同一个照片的特征点采取多层次描述的方法，形成多个几何特征向量，这种多层次描述的方法可以有效的降低人脸识别过程中的误识现象的出现。同样，识别的过程也是采取多分类器合作的模式识别方法。

④ 人脸识别。根据获得的人脸照片特征点，计算出人脸的偏转角度，同时计算出多个特征向量，从数据库中取出已知的人脸特征点信息，构建出三维人脸特征点拓扑模型，对此模型进行偏转，使之与二维人脸照片的拍摄环境一致。计算出三维模型的多个特征向量，通过面貌特征的多层次描述、多分类器合作的模式识别方法，对投影结果与二维相应照片进行相似性度量。在进行识别时，对每个分类器设定一个阀值，对所有的特征向量的结果也设置一个阀值，一旦所有的度量结果都达到阀值的要求，即认定此次识别是成功的，否则继续从数据库中读数据，进行识别。

中国各省脸型特征河南

河南姑娘的典型特征是这样的：

典型的大盘子脸，

短鼻，厚唇，杏眼，五官相对扁平。

广东

在广东，我们经常都能看见这样的妹纸：

广东妹子肤色没有那么白，

带着健康的自然黑，

鼻梁扁，鼻头宽，下颌比较方，嘴大。

浙江

浙江一带的妹纸，

都有一个典型的特征，

就是五官小：脸小眼睛小鼻子小，

整个五官都不够大气!

湖南

湖南姑娘性格豪爽，为人比较爽利，

就长相来说，湖南姑娘有这样的特点：

鼻翼大、山根短、单眼皮，

两颊带有婴儿肥或咬肌肥大。

山西

山西姑娘的长相属于典型的长脸，

一双丹凤三角眼，

一个略向外翻的朝天鼻，

整个人看上去有点凶，

让人不好亲近。

福建

福建姑娘长相的主要特色就是厚嘴唇了，

小圆脸、厚嘴唇，单眼皮，

形成了福建姑娘的典型特征。

海南

河南姑娘有着典型的渔家女人特点，

皮肤黝黑，下巴短，眉毛粗，

整个人偏向男性化~

上海

上海姑娘长相一般都比较秀气，

五官比较均匀，没有太大的特色。

四川

四川姑娘脸型圆润，眼睛小，嘴唇厚，

相较于江南一带的姑娘而言，

四川妹纸身材也都是属于比较圆润丰满的。

看了上面的盘点，我知道有姑娘会说!

小编你逗我吧，我看见的各地妹纸可不是那样的!

看了上面那些，我相信一定有人会说，小编你一定是在逗我们，我们大中华，美女如云，你这些盘点都是些啥!确实，除了上面各地妹纸的标准长相之外，在中国，还有15%的姑娘长这样↓↓↓

她们肌肤白皙，完美无瑕!

她们五官精致，魅力无限!

她们身材高挑，性感美丽!

不过，说句实在的，在现实生活中没了美图、没了ps，真的长得这么完美的人其实就只有15%左右，而我们大多数的姑娘都属于那85%的平凡人。

可是，

哪个女生又不想成为那15%的女生呢!

都说女人最爱美，每个女生都不例外，我们总是梦想从平凡人成为那15%的完美女神!毕竟，哪个女生会拒绝变美呢，你说是吧~

现在，医学技术日新月异，想变美，那还不容易!可是，问题又来了，正是因为医美技术的发展革新，又出现了另一批妹纸。。。。。

这些姑娘的长相也很有特点。。。。

网红省

当然，在我们大中华，还有一群妹纸的长相不属于任何一个省，这群人就是——网红!

为什么要把她们独立出来呢这实在是因为你从她们的脸上完全找不到中国任何一个省妹纸的特点。。。她们都拥有同样的特点：标志性的锥子脸，超大的眼睛以及千篇一律的高鼻梁!

可是，这样像模板一样，每个人都长得一模一样的长相你们真的觉得好看吗!

我们为什么要做整形，做整形就是要让自己变好看，我们每个人都有自己的个性特征，当我们每个人都变得一样的时候，就失去了自己的特点，这样完全没特色的美，你真的觉得美吗

不同品牌机型采用的面部识别技术方案不同，面部识别效果也会不一样；目前vivo/iQOO系列手机，仅NEX双屏版采用3D人脸识别技术，其余机型均采用Face Wake面部识别，通过识别面部特征点，与录入信息进行匹配从而实现解锁。

注：3D人脸识别技术介绍：3D人脸识别技术能实现面部信息的立体捕捉，通过识别面部的立体特征，降低误识别的可能性，可带来更准确安全的识别。

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺点，尤其在环境光照发生变化时，识别成效会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别，识别成效不尽人意。迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。

人脸识别技术通过几何特征的人脸检测技术-可以快速的识别人体面貌，具有快速、简便、不需要人被动配合的特点。比如自己从一架摄像机前走过，经过人脸识别可以迅速而简便的识别面貌。人脸识别技术通过模板匹配人脸检测技术，从数据库当中提取人脸模板进行匹配，具有防伪、防欺诈、准确、直观和方便的特点。比如在政法系统中可以用来抓捕犯人，可以快速的识别出罪犯的伪装。人脸识别技术通过统计的人脸检测技术，对于人脸的图像大量搜集构成人脸样本库，采用统计方法强化该系统，从而实现对人脸进行检测和分类。具有高性价比和可扩展性的特点。比如银行加快了工作效率和安全性。人脸识别技术并不是仅仅可以识别捕捉活动的人像，也可以识别静止的。

人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的仅有性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及 *** 作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

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