基于神经系统的人脸识别系统论文
2022-11-07
问：人脸识别系统的技术原理
- 答：人的面部是具有一些形状特征的，这些特征不会随整容以为的修饰形式而改变，所以这些形状特征可以用来鉴定是否为同一个面部。
普遍使用的原理是特征匹配算法。在图片上通过边缘提取等方法，将面部划分为数个多边形后，选择一定数量的特征点，特征点会在参考图和待鉴定图上都可以捕捉到，然后通过比对特征点之间的相对位置来确定是否为同一张面部。这种鉴定方法较为依赖于面部的姿态，最好是可以正面进行识别，可以尽可能减小误差。不过是2D识别方法，所以准确度并没有达到非常高的等级。
还可以尝试使用双目视觉、ToF或者结构光的方法，进行3D建模识别。双目视觉是通过两张不同角度的图片进行匹配计算投影矩阵来推算出特征点的3D结构。后两者则是通过光学扫描的形式，通过反射光来重构面部的3D模型。
问：人脸识别系统如何工作的
- 答：人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
问：人脸识别系统的工作原理是什么？
- 答：当今社会，人脸识别系统已经是遍地可见。不论是进出办公楼的门禁，还是乘坐地铁时可以刷脸乘坐。人脸识别系统大大的提高了通行的效率，是一项很先进的技术。公众一直以来好奇人脸识别系统的工作原理，认为这是一项黑科技。但其实认真说起来，他也只是数学运算的概率问题。人脸识别系统的工作原理主要有以下这几部分组成。
一、深度学习模型。
人脸识别系统当中的核心和灵魂部分就是深度学习的神经网络模型。所谓神经网络模型其实就是一个运算器，在这个运算器当中，我们可以把它看作一个黑盒子，其中存储着很多的参数，这些参数是可以自动调整的。这个学习模型主要用来进行训练，训练的目的就是能够达到一个人的两张照片输入之后，它的输出结果概率无限接近1。
二、模型训练过程。
对学习模型进行训练，是让他能够记住人脸的特征。通常的做法是采用大量的人脸数据，把这些已经标注好的数据放到这个模型当中，然后告诉它哪一个人的照片跟另外一张是同一个人，通过不断的训练他就记住了人的特征。表现出来的就是学习模型当中的参数，最后固定好。当我们拿两张没有经过训练的图片输进去的时候，它也能够算出两张图片是一个人的概率。
三、自更新系统。
在人脸识别系统当中还有一个重要的部分，就是他能够自我更新自我学习，当他第1次判断出两张照片是同一个人之后，他会把这两张照片作为他的训练集更新自身模型当中的参数，这样它就相当于记住了这个人。以后这个人再来的话很快就判别出来。
人脸识别系统是近些年来深度学习和计算机科学发展的集大成者，其原理很复杂。 - 答：人脸识别是通过对人的脸部特征进行身份识别的，首先判断是否存在人脸，若存在，则进一步给出人脸的位置、大小和主要的面部器官的位置信息，并将与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
- 答：它相当于一个运算器，里面有很多的存储参数，他们可以进行自动调整，当模型训练时，它都能有效记住人脸特征。
