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上一篇我們講了：內存泄漏和內存占用拆解系列專題
? ? ? ? 這一篇我們開始講：?Camera相機人臉識別系列專題分析之一：人臉識別系列專題SOP及理論知識介紹
目錄
一、人臉識別系列專題SOP
SOP構思初步計劃:
二、：人臉識別
? ??2.1：人臉識別概念
? ? 2.2 ：人臉識別概述
? ? 2.3 ：人臉識別概述歷史
? ? 2.4 ：人臉識別技術
幾何特征匹配
模板匹配
機器學習方法
深度學習在人臉識別中的應用
? ? 2.5?：人臉識別算法
? ? 2.6 ：人臉識別算法分類
按維數分類
按機理分類
? ? 2.7 ：人臉識別算法難點
一、人臉識別系列專題SOP
SOP構思初步計劃:
- 人臉識別系列專題分析之：人臉識別介紹
- 人臉識別系列專題分析之：人臉特征檢測FFD介紹
- 人臉識別系列專題分析之：人臉屬性檢測介紹
- 人臉識別系列專題分析之：mtk平臺預覽人臉檢測fdnode流程分析
- 人臉識別系列專題分析之：高通平臺預覽人臉檢測fdnode流程分析
- 人臉識別系列專題分析之：MTK平臺人臉檢測ffd與fdnode調用流程分析：
- 人臉識別系列專題分析之：預覽人臉檢測vega低功耗ffd流程分析
- 人臉識別系列專題分析之：預覽人臉檢測hci ffd流程分析
- 人臉識別系列專題分析之：預覽人臉檢測cv ffd流程分析
- 人臉識別系列專題分析之：高通平臺人臉檢測ffd與fdnode調用流程分析：
- 人臉識別系列專題分析之：mtk平臺拍照人臉檢測fdnode流程分析
- 人臉識別系列專題分析之：高通平臺拍照人臉檢測fdnode流程分析
- 人臉識別系列專題分析之：人臉檢測ffd dump過程
人臉識別系列專題分析之：人臉檢測ffd人臉點位信息介紹
人臉識別系列專題分析之：美顏功能實現
各種人臉識別，美顏，口紅，人臉框等等問題分析方式
二、：人臉識別
? ??2.1：人臉識別概念
????????人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術生物識別技術生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。
? ? 2.2 ：人臉識別概述
????????人臉識別系統 是一種技術，它通過將人臉的數字圖像或視頻幀與已知人臉數據庫進行比對，來識別個人身份。這種技術主要用于身份驗證和用戶身份確認服務，通過分析給定圖像中的人臉特征來實現。
????????人臉識別系統的開發始于20世紀60年代，最初作為計算機應用的一種形式。自那以后，隨著時間的推移，人臉識別系統在智能手機和其他技術形式（如機器人技術）中得到了更廣泛的應用。由于計算機化的人臉識別涉及對人的生理特征進行測量，因此人臉識別系統被歸類為生物識別技術。盡管作為生物識別技術，人臉識別系統的準確性低于虹膜識別、指紋圖像采集、掌紋識別或語音識別，但由于其無接觸的過程，它被廣泛采用。人臉識別系統已被部署在高級人機交互、視頻監控、執法、旅客篩查、就業和住房決策以及圖像自動索引等領域。
? ? 2.3 ：人臉識別概述歷史
????????人臉識別技術的歷史可以追溯到20世紀60年代。當時，研究者開始嘗試使用電磁脈沖對面征進行手動測量，并將這些數據存儲在數據庫中，以實現對新照片中人物的自動識別。這一早期的探索奠定了人臉識別技術的基礎。進入70年代，研究人員進一步細化了面部特征的測量，增加了更多的測量點，包括嘴唇厚度和頭發顏色等，以提高識別的準確性。這為后續的人臉識別技術的發展提供了重要的參考和依據。在80年代，隨著計算機技術和光學成像技術的快速發展，人臉識別技術得到了進一步的提升。研究者開始使用線性代數等數學工具，對面部圖像進行低維表示，從而更好地提取和識別面部特征。這一時期的研究為人臉識別技術的實際應用奠定了基礎。到了90年代，人臉識別技術開始進入初級應用階段。這一時期的研究重點逐漸從二維圖像轉向三維面部數據的采集和識別。雖然面臨著獲取三維數據成本高昂和傳感器限制等挑戰，但研究者仍然取得了一些基于模型匹配和投影算法的研究成果。進入21世紀，人臉識別技術取得了重大突破。隨著計算機計算能力的提高和攝像頭技術的進步，研究者提出了一系列更加精確和高效的特征提取算法，如主成分分析、線性判別分析、局部二值模式等。同時，結合支持向量機、人工神經網絡等分類算法，人臉識別的準確率得到了顯著提高。
????????近年來，隨著人工智能和深度學習技術的快速發展，人臉識別技術得到了極大的推動。深度學習算法能夠自動學習和提取面部特征，使得人臉識別技術更加精確和高效。這使得人臉識別技術在各個領域得到了廣泛的應用，如安防監控、金融支付、手機解鎖等。總的來說，人臉識別技術的發展經歷了從早期的手動測量到后來的自動化識別和深度學習等多個階段。隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷擴展，人臉識別技術將繼續在未來發揮重要作用。
? ? 2.4 ：人臉識別技術
????????人臉識別技術是指利用分析比較的計算機技術識別人臉。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，其中包括人臉追蹤偵測，自動調整影像放大，夜間紅外偵測，自動調整曝光強度等技術。
????????人臉識別技術主要依賴于多種算法和技術，旨在通過提取和分析面部特征來識別和驗證個體的身份。以下是對人臉識別中使用的各種技術的詳細介紹。
幾何特征匹配
幾何特征匹配?[4]是一種早期的人臉識別方法。它主要依賴于面部的幾何特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形狀、大小和位置關系，來進行識別。通過測量這些特征之間的距離、角度和比例，可以構建出一個描述人臉的特征向量。然后，通過比較不同人臉的特征向量，可以實現人臉的識別。這種方法簡單易行，但受光照、表情和姿態變化的影響較大。
模板匹配
模板匹配?[2]是一種基于圖像相似度的識別方法。它首先構建一個標準的人臉模板，然后將待識別的人臉圖像與模板進行比對，通過計算兩者之間的相似度來判斷是否屬于同一人。模板匹配方法對于光照和姿態變化較為敏感，但其實現簡單，計算效率高。
機器學習方法
隨著機器學習的發展，人臉識別技術得到了顯著的提升。機器學習方法可以通過訓練大量的人臉數據來自動學習面部特征，并構建出高效的分類模型。其中，支持向量機（SVM）和人工神經網絡（ANN）是兩種常用的機器學習方法。SVM通過尋找最優超平面來劃分不同類別的人臉數據，而ANN則通過模擬人腦神經元的連接方式來學習和識別面部特征。這些機器學習方法能夠處理更復雜的面部特征變化，提高識別的準確性和魯棒性。
深度學習在人臉識別中的應用
近年來，深度學習在人臉識別中取得了顯著的成果?。深度學習方法，特別是卷積神經網絡（CNN），通過構建多層的神經網絡結構來自動學習和提取面部特征。這些網絡結構可以學習從低層次的像素特征到高層次的語義特征，從而更準確地描述人臉的復雜特征。
深度學習在人臉識別中的應用包括人臉檢測、特征提取和識別等各個環節。通過訓練大量的標注人臉數據，深度學習模型可以學習到人臉的深層次特征表示，并在識別過程中實現高精度的匹配。此外，深度學習還可以結合其他技術，如遷移學習、生成對抗網絡（GAN）等，進一步提高人臉識別的性能。首先，人臉檢測階段的目標是在輸入圖像上的人臉區域。然后，繼續進行面對齊，將檢測到的面規范化為規范視圖。最后，人臉表示法用于提取特征進行識別
? ? 2.5?：人臉識別算法
????????人臉識別算法是指在檢測到人臉并定位面部關鍵特征點之后，主要的人臉區域就可以被裁剪出來，經過預處理之后，饋入后端的識別算法。識別算法要完成人臉特征的提取，并與庫存的已知人臉進行比對，完成最終的分類。
????????人臉識別算法的原理：系統輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數據庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識別的人臉的身份。
? ? 2.6 ：人臉識別算法分類
按維數分類
（一）二維
人臉識別法主要集中在二維圖像方面，二維人臉識別主要利用分布在人臉上從低到高80個節點或標點，通過測量眼睛、顴骨、下巴等之間的間距來進行身份認證。人臉識別算法主要有：
1.基于模板匹配的方法：模板分為二維模板和三維模板，核心思想:利用人的臉部特征規律建立一個立體可調的模型框架，在定位出人的臉部位置后用模型框架定位和調整人的臉部特征部位，解決人臉識別過程中的觀察角度、遮擋和表情變化等因素影響。
2.基于奇異值特征方法：人臉圖像矩陣的奇異值特征反映了圖像的本質屬性，可以利用它來進行分類識別。
3.子空間分析法：因其具有描述性強、計算代價小、易實現及可分性好等特點，被廣泛地應用于人臉特征提取，成為了當前人臉識別的主流方法之一。
4.局部保持投影(Locality Preserving Projections，LPP)是一種新的子空間分析方法，它是非線性方法Laplacian Eigen map的線性近似，既解決了PCA等傳統線性方法難以保持原始數據非線性流形的缺點，又解決了非線性方法難以獲得新樣本點低維投影的缺點。
5.主成分分析(PCA)
PCA模式識別領域一種重要的方法，已被廣泛地應用于人臉識別算法中，基于PCA人臉識別系統在應用中面臨著一個重要障礙：增量學習問題。增量PCA算法由新增樣本重構最為重要 PCS，但該方法隨著樣本的增加， 需要不斷舍棄一些不重要PC，以維持子空間維數不變， 因而該方法精度稍差。
6.其他方法：彈性匹配方法、特征臉法(基于KL變換)、人工神經網絡法、支持向量機法、基于積分圖像特征法(adaboost學習)、基于概率模型法。
（二）三維
二維人臉識別方法的最大不足是在面臨姿態、光照條件不同、表情變化以及臉部化妝等方面較為脆弱，識別的準確度受到很大限制，而這些都是人臉在自然狀態下會隨時表現出來的。三維人臉識別可以極大的提高識別精度，真正的三維人臉識別是利用深度圖像進行研究，自90年代初期開始，已經有了一定的進展。三維人臉識別方法有：
1.基于圖像特征的方法：采取了從3D結構中分離出姿態的算法。首先匹配人臉整體的尺寸輪廓和三維空間方向；然后，在保持姿態固定的情況下，去作臉部不同特征點(這些特征點是人工的鑒別出來)的局部匹配。
2.基于模型可變參數的方法：使用將通用人臉模型的3D變形和基于距離映射的矩陣迭代最小相結合，去恢復頭部姿態和3D人臉。隨著模型形變的關聯關系的改變不斷更新姿態參數，重復此過程直到最小化尺度達到要求。基于模型可變參數的方法與基于圖像特征的方法的最大區別在于：后者在人臉姿態每變化一次后，需要重新搜索特征點的坐標，而前者只需調整3D變形模型的參數。
按機理分類
1.基于人臉特征點的識別算法（feature-based recognition algorithms）。
2.基于整幅人臉圖像的識別算法（appearance-based recognition algorithms）。
3.基于模板的識別算法（template-based recognition algorithms）。
4.利用神經網絡進行識別的算法（recognition algorithms using neural network）。
5.利用支持向量機進行識別的算法（recognition algorithms using SVM）。
? ? 2.7 ：人臉識別算法難點
????????人臉識別算法研究已久，在背景簡單的情形下，大部分算法都能很好的處理。但是，人臉識別的應用范圍頗廣，僅是簡單圖像測試，是遠遠不能滿足現實需求的。所以人臉識別算法還是存在很多的難點。
光照
光照問題是機器視覺中的老問題，在人臉識別中的表現尤為明顯，算法未能達到使用的程度。
姿態
與光照問題類似，姿態問題也是人臉識別研究中需要解決的一個技術難點。針對姿態的研究相對比較少，多數的人臉識別算法主要是針對正面，或接近正面的人臉圖像，當發生俯仰或者左右側而比較厲害的情況下，人臉識別算法的識別率也將會急劇下降。
遮擋
對于非配合情況下的人臉圖像采集，遮擋問題是一個非常嚴重的問題，特別是在監控環境下，往往被監控對象都會帶著眼鏡﹑帽子等飾物，使得被采集出來的人臉圖像有可能不完整，從而影響了后面的特征提取與識別，甚至會導致人臉識別算法的失效。
年齡變化
隨著年齡的變化，面部外觀也在變化，特別是對于青少年，這種變化更加的明顯。對于不同的年齡段，人臉識別算法的識別率也不同。
圖像質量
人臉圖像的來源可能多種多樣，由于采集設備的不同，得到的人臉圖像質量也不同，特別是對于那些低分辨率﹑噪聲大﹑質量差的人臉圖像如何進行有效的人臉識別是個需要關注的問題。同樣的，對于高分辨圖像，對人臉識別算法的影響也需要進一步研究。
樣本缺乏
基于統計學習的人臉識別算法是人臉識別領域中的主流算法，但是統計學習方法需要大量的培訓。由于人臉圖像在高維空間中的分布是一個不規則的流行分布，能得到的樣本只是對人臉圖像空間中的一個極小部分的采樣，如何解決小樣本下的統計學習問題有待進一步的研究。
大量數據
傳統人臉識別算法如PCA、LDA等在小規模數據中可以很容易進行訓練學習。但是對于大量數據，這些方法其訓練過程難以進行，甚至有可能崩潰。
大規模人臉識別
隨著人臉數據庫規模的增長，人臉算法的性能將呈現下降。
【關注我，后續持續新增專題博文，謝謝！！！】
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