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正在进行安全检测...

发布时间：2023-11-30 17:48:19 来源：文档文库

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人脸识别技术的基本原理与应用高卓宇（杭州市萧山区第三高级中学，浙江杭州，310000）软件开发摘要：随着社会进步和科学技术的迅猛发展，人类迈入了数字信息化的21世纪，信息识别安全问题变得更加重要。人脸识别技术作为一种更加安全可靠的生物识别技术得到了快速发展。尤其是随着人工智能技术的成熟，推动了人脸识别技术更快的发展起来，在商业支付，交通识别，军事加密等不同行业都发挥着越来越重要的作用。本文主要介绍了人脸识别技术的发展历程，分析了人脸识别技术的基本原理，论述了人脸识别技术的具体实现过程，并对基于卷积神经网络的人脸识别算法进行了说明，最后通过举例说明人脸识别技术的应用领域和发展瓶颈问题，对未来的人脸识别技术进行了相应的展望。关键词：人脸识别；人工智能；生物识别0引言着人脸识别技术的不断发展，人脸识别技术在各行各业的应部信息为数据集合，和传统的生物识别方式相比（例如指纹作为一种非接触的识别方法，在实际应用中更加灵活方便。图像处理技术和计算机视觉技术等的综合技术[1,2]。通过人脸识别技术与走向信息化的社会有着密切的联系，随1人脸识别原理与步骤用越来越广泛，尤其在一些加密解锁（手机面部解锁），商业支付应用（微信，支付宝支付）中。人脸识别技术是以面识别，虹膜识别）具有更多的参数信息，安全性更高，并且人脸识别技术是一门涉及高等数学、运筹学以及数字征信息进行量化处理，作为区分不同个体的重要依据，最后比对），来实现最终识别的一种技术。人脸识别技术可以分过程。人脸识别技术是通过获取和分析人脸面部信息，提取特将处理后得到的特征点信息进行比对（1对1或者1对多的为图像获取（摄像头，照片，录像等）和人脸识别算法两个态位置的人脸，不同表情的人脸进行拍摄存储，作为人脸识别处理的对象。行具体分析。特征点提取和人脸比对（识别）过程，我们将对不同步骤进人脸识别算法[4]：可以划分为人脸检测、特征点定位、图像获取：通过摄像机，手机等光电传感器件对不同姿CCD，CMOS等光电传感器采集人脸图像，可以进行人脸检测、配准、属性识别、特征提取等多个步骤得到相应信息并进行空间建模，利用算法将特征数字化，根据已有数据进行比对，实现人脸识别。上世纪50年代，科学家首次对人脸识别技术展开研究；上世纪60年代，科学家根据人脸的器极大的提高了识别的准确率；2000年到2013年，基于机官特征点进行识别，但是识别的准确率非常低下；1991年，基于统计原理的‘特征脸’的人脸识别技术出现，这种方法学习的人脸识别技术出现，标志着人脸识别技术发展进入了操作简便的优势在社会上有着越来越广泛的应用[3]。本文介绍了人脸识别技术的发展历程，详细分析了人脸器学习理论的人脸识别算法不断出现；2014年，基于深度一个崭新的阶段。人脸识别技术凭借并发性、非强制非接触、图1 人脸识别算法过程■
1.1人脸检测和和区域，在进行人脸识别时首先需要进行人脸检测。人脸人脸检测包括图像扫描和人脸判别两个过程：目前主流的方■1.2定位人脸特征点人脸关键点坐标。法是基于卷积神经网络的人脸检测算法[5]。为了准确定位出人脸特征信息位置，我们需要通过相应为了从图像复杂背景环境中准确的标定出人脸的位置识别技术的基本原理和主要实现步骤。对比说明了人脸识别技术的优势及其应用。随着人工智能技术的成熟，出现了基于深度学习的人脸识别算法，具有更高的识别精度，本文详细论述了卷积神经网络和基于卷积神经网络的人脸识别算法。尽管已经出现了各种人脸识别的技术，但仍然存在着一确率。通过分析了目前人脸识别技术的瓶颈，我们对人脸识别技术下一步的发展进行了展望。些需要解决的问题，如光照、姿态、等限制了人脸识别的准检测的目的是从输入的图像信息中把人脸框坐标提取出来。人脸特征点定位算法对含人脸坐标框的图像进行处理，求出■
1.3人脸图像特征提取人脸图像特征提取是将人脸图像转化为一个多维向量，把图像信息转化为特定数值的过程。当有N个特征，每个特征有M个不同形式，则可以表示的总量为M^N，经过这www�ele169�com

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