人脸识别的原理和具体流程人脸识别的原理 _流程

人脸识别原理(人脸识别的原理和具体流程)随着人工智能技能的不断延伸和发展，似乎所有的小区门禁系统都从过去的刷卡时代逐渐转变为现在的“看脸”时代，我们的手机也从手动输入密码转变为指纹识别，再到人脸识别时代。作为人工智能技能最直接的受益者，你知道人脸识别的原理吗？具体流程是怎样的？这堂课，我将作为人脸识别机器人给大家做一个详细的介绍，通过大家能听懂的语言，详细的讲一下人类识别的原理。

大家好~ ，大家好，我是人脸机器人，大家可以叫我机器人大白！今天，我想借此机会告诉你人脸识别是如何实现的。
问题一:人脸识别如何识别谁是谁？机器人大白:一般来说，有两种重要的低成本人脸识别。
【人脸识别的原理和具体流程人脸识别的原理】一种叫:基于几何特征的，即通过对比眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等特征。在人的脸上，因为每个人的五官不一样，一张脸对应的位置也不一样。
一种叫做基于模板的，需要提取你人脸的特征，找到图像在你脸上传播的根本元素，也就是人脸图像样本集的协方差矩阵的特征向量，从而近似表征人脸图像。这里的矢量是一个球，把你的五官放在一个容器里。你脸上的每个特征都是独一无二的球。

问题二:人脸识别的步骤有哪些？机器人大白a:首先镜头要从画面中找到人脸；其次，对比每一章中的人脸，确认是否是真实人脸；然后，对采集到的人脸进行特征点标记，然后进行提取。然后，将标记的人脸特征输入到计算中，计算机接收这些特征数据，并与数据库中的人脸进行比较。最后输出比对结果，确认这个人是谁。

问题三:如何快速从图片中找到人脸？机器人大白:一般来说，我们的电脑里有一个算法，就是图像处理的刀具。首先，电脑得到图像后，去掉照片的颜色。应用的工具叫Hog(有向梯度直方图) ，是一种有向梯度直方图，一种可以检测物体轮廓的算法。具体的原理就是把图片灰度化，把颜色变成黑白，然后用明暗点对这个图片进行变换，就像我们在学习高中地理知识时的山体渐变图一样。一旦颜色变浅，我们就画一个箭头来代表降低几度，这些箭头就叫渐变，这样就可以明确的得到一张脸的渐变。大部分人的五官都很正常，而我们在面部渐变平坦度上与猪和小狗不同，所以我们用这种快速发明人脸。

问题4:如何区分不同人的脸？机器人大白a:我们可以根据人脸的特征点来比较。特征点是怎么画出来的？在这里，我们要根据每个人的脸的特殊价值来肯定。这种算法称为人脸标志点估计算法。举个例子，如果你脸上有一颗很大的红娘痣，那么这一点将会是你面部的一个显著特征。这个算法就是这样，寻找你脸上的特征点。正常情况下，我们脸上的五官都差不多，但是眼皮形状，眉毛等等都不是同一个红豆博客，所以我们回去把每个人的脸和五官的轮廓都标出来。比如从下图这个人的面部，我们可以得到下巴轮廓的17个特征点，右眉的5个特征点，左眉的5个特征点，鼻尖的5个特征点。

问题5:如何将这些特征点从图片转换成数字并存储在电脑中？机器人大白回答洪都博客:这里我们又回到了我们的最后一步，那就是编码！这里的代码在计算机行业叫“培训” 。他的意思是，我们要从采集到的人脸中提取一些显著的特殊点，以数值表情为例， 1代表歪嘴， 2代表斜视， 3代表双下巴， 4代表美人痣。然后我们训练这个人的图像得到他的人脸测量，然后把这个测量放入一个矩阵，然后他的公司就可以表示为[1 ， 2 ， 3 ， 4] 。这样，计算机就可以很容易地将这张脸存储在一个存储区中，使用的存储容量也就几个字节，而不是保存几个m的图像！一般来说，我们训练的人脸会找到128个特征值。之后我们把这组特征值命名为:王婆，然后存储起来。

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