人脸识别技术概述作者：许佳胜 李欣 孙宏凯来源：《科技风》2020年第04期
摘要：人脸识别技术是一种基于人的面部特征的生物识别技术，现已广泛的应用到我们的生活中。本文首先对深度学习和人脸识别的概念进行了简述，然后对现有领域主要的人脸识别方法进行简单介绍，然后举出人脸识别在现实生活中的应用，最后指出现有人脸识别方法的一些不足，最后对未来作出展望。
关键词：深度学习;人脸识别;人工智能
1人脸识别简述
人脸识别（HumanFaceRecognition）是一种基于人的脸部特征信息来进行分析比较得出结果的生物特征识别技术。目前已经较多的应用于人们的生产生活当中，比如警方在海量级的照片数据库中找到被被通缉的嫌犯，超市里把脸对准摄像头便可以实现支付，大学里的课堂中学生们进教室时经过摄像头捕捉的区域便可以实现签到等等。人脸识别技术的出现极大的方便了我们的生活。
2主要的人脸识别方法
2.1基于几何特征人脸识别方法
这种方法首先通过建立人脸特征提取模型把图像中人脸的几何特征精确的提取出来并定位，然后根据提取出来的几何特征点来构造人脸的特征向量，最后把构造出来的特征向量与库中的特征向量进行快速比对，若与某一特征向量的相似度高于阈值则说明比对成功。其中人脸特征模型的质量决定了最后试验的结果的好坏，比较典型的模型有主动外观模型（ActiveAppearanceModel，简称AAM）。
2.2基于模板的人脸识别方法
在基于模板匹配的方法中，通常先对原有库中的人脸进行编码，将编好码的人脸图像提前存储起来，当要进行匹配的时候，把要进行比较的图像按照相同的方式进行编码，再与库中已经编好码的图像进行对比，从而得出结果。比较常用的方法有基于局部区域分布的模板匹配方法，即先对原图像做LBP（线性反投影）处理，由经LBP运算后的图像绘制区域直方图，根据直方图之间的比较进行匹配。
本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/1badbed10a4e767f5acfa1c7aa00b52acec79cf9.html
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