人脸识别的难点

1、图像光线：识别的视频和图片面临各种环境光源的考验，可能出现侧光、顶光、背光和高光等现象，而且有可能出现各个时段的光照不同，甚至在监控区域内各个位置的光照都不同。

2、人脸姿态和饰物：因为监控是非配合型的，监控人员通过监控区域时以自然的姿态通过，因此可能出现侧脸、低头、抬头等各种非正脸的姿态和佩戴帽子、黑框眼镜、口罩等饰物现象。

3、人的脸部存在相似性：不同个体之间特别是同一民族的区别不大，所有人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行***是有利的，但是对于利用人脸区分个体是不利的。再加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加了识别的难度。

4、人脸存在易变性：人脸的外形很不稳定，图书馆人脸识别，人可以通过脸部的变化产生很多表情，人脸识别设备，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大。

人脸识别系统通常由以下构建模块组成：

1、人脸检测：人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。

2、人脸对齐：人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固***置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，在简单的 2D 对齐情况中，即为寻找蕞适合参考点的蕞佳仿射变换。

3、人脸表征：在人脸表征阶段，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板。理想情况下，校园人脸识别，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。

4、人脸匹配：在人脸匹配构建模块中，芜湖人脸识别，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。

当前，随着人工智能、物联网等前沿技术的迅速发展，智能时代已悄然到来，'刷脸'逐渐成为了新的风潮。在人脸识别技术商业化应用领域不断扩张的趋势下，'刷脸'办事正愈发常见。

人脸识别，是基于人的脸部特***息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

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