人脸识别技术

   在现实生活中，人脸检测用于各行各业。

   提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。这些提取的结果被称为特征，从图像数据中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少的多。两个图像的相似程度可以通过对应特征的欧氏距离来度量。

   距离可以用空间坐标或者颜色坐标来定义。类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。其中，边、顶点和细线都能生成具有特别型的特征。即使尺度上不同的两幅图像也应该具有相似的特征。能为不同大小的窗口生成特征非常有用。这些特征集合称为级联。Haar级联具有尺度不变性，在尺度上具有 鲁棒性。

  为了实现人脸检测，获取Haar级联数据。利用人脸、眼睛、鼻子和嘴的跟踪，检测人脸特征。

  静态图像中的人脸检测首先是加载图像并检测人脸。为了使所得到的结果有意义，可在原始图像的人脸周围绘制矩形框。

  视频中的人脸检测，打开摄像头、读取帧、检测帧中的人脸，扫描检测到的人脸中的眼睛，对人脸绘制蓝色的矩形框，对眼睛绘制绿色的矩形框。其实，视频就是读取重复完成静态图像的人脸检测。

  人脸识别主要有下几步：（1）生成人脸识别数据。确保样本图像满足灰度格式，后缀为.pgm；图像形状为正方形；图像大小要一样。（2）人脸识别。主要基于三种算法：Eigenfaces、Fisherfaces和Local Binary Pattern Historgram（LBPH）。三种方法都有类似的过程，即都使用了分好类的训练数据集（人脸数据库，每个人都有很多样本）来进行“训练”，对图像或视频中检测到的人脸进行分析，并从两个法国难免来确定：是否识别目标；目标真正被识别到的置信度的度量，被称为置信度评分。（3）准备训练数据。所有的人脸识别算法在train()函数中都有两个参数：图像数组和标签数组。（4）加载数据并识别人脸。需要将两个资源（图像数组和csv文件）加载到人脸识别的算法中，以训练人脸识别算法。首先需要创建函数用来逐行读取CSV文件，并将对应路径的图像加载到图像数组中，将ID加载到标签数组中。（5）基于Eigenfaces的人脸识别；基于Fisherfaces的人脸识别；基于LBPH的识别；（8）通过置信度评分来丢弃结果。

    现在，人脸检测和人脸识别是计算视觉不断发展的分支，其算法不断发展，并且在不久的未来，机器人技术和互联网应用中较快地应用。检测和识别的精度大部分取决于训练数据的质量，因此，为了得到满意的结果，需要确保向应用程序提供高质量的人脸数据库。