人臉識別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測和跟蹤人臉，進(jìn)而對檢測到的人臉進(jìn)行臉部識別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別。
傳統的人臉識別技術(shù)主要是基于可見(jiàn)光圖像的人臉識別，這也是人們熟悉的識別方式，已有30多年的研發(fā)歷史。但這種方式有著(zhù)難以克服的缺陷，尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時(shí)，識別效果會(huì )急劇下降，無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)際系統的需要。解決光照問(wèn)題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但這兩種技術(shù)還遠不成熟，識別效果不盡人意。
迅速發(fā)展起來(lái)的一種解決方案是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識別技術(shù)。它可以克服光線(xiàn)變化的影響，已經(jīng)取得了卓越的識別性能，在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過(guò)三維圖像人臉識別。這項技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識別技術(shù)逐漸走向實(shí)用化。
人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來(lái)，它的唯一性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類(lèi)型的生物識別比較人臉識別具有如下特點(diǎn)：
非強制性：用戶(hù)不需要專(zhuān)門(mén)配合人臉采集設備，幾乎可以在無(wú)意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式?jīng)]有“強制性”；
非接觸性：用戶(hù)不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像；
并發(fā)性：在實(shí)際應用場(chǎng)景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識別；
除此之外，還符合視覺(jué)特性：“以貌識人”的特性，以及操作簡(jiǎn)單、結果直觀(guān)、隱蔽性好等特點(diǎn)。
人臉識別系統主要包括四個(gè)組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。
人臉圖像采集及檢測
人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過(guò)攝像鏡頭采集下來(lái)，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶(hù)在采集設備的拍攝范圍內時(shí)，采集設備會(huì )自動(dòng)搜索并拍攝用戶(hù)的人臉圖像。
人臉檢測：人臉檢測在實(shí)際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來(lái)，并利用這些特征實(shí)現人臉檢測。
主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習算法，Adaboost算法是一種用來(lái)分類(lèi)的方法，它把一些比較弱的分類(lèi)方法合在一起，組合出新的很強的分類(lèi)方法。
人臉檢測過(guò)程中使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征(弱分類(lèi)器)，按照加權投票的方式將弱分類(lèi)器構造為一個(gè)強分類(lèi)器，再將訓練得到的若干強分類(lèi)器串聯(lián)組成一個(gè)級聯(lián)結構的層疊分類(lèi)器，有效地提高分類(lèi)器的檢測速度。
人臉圖像預處理
人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過(guò)程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進(jìn)行灰度校正、噪聲過(guò)濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過(guò)程主要包括人臉圖像的光線(xiàn)補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。
人臉圖像特征提取
人臉圖像特征提?。喝四樧R別系統可使用的特征通常分為視覺(jué)特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱(chēng)人臉表征，它是對人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉特征提取的方法歸納起來(lái)分為兩大類(lèi)：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數特征或統計學(xué)習的表征方法。
基于知識的表征方法主要是根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè )诸?lèi)的特征數據，其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關(guān)系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱(chēng)為幾何特征?；谥R的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。
人臉圖像匹配與識別
人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過(guò)設定一個(gè)閾值，當相似度超過(guò)這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據相似程度對人臉的身份信息進(jìn)行判斷。這一過(guò)程又分為兩類(lèi)：一類(lèi)是確認，是一對一進(jìn)行圖像比較的過(guò)程，另一類(lèi)是辨認，是一對多進(jìn)行圖像匹配對比的過(guò)程。
人臉識別主要用于身份識別。由于視頻監控正在快速普及，眾多的視頻監控應用迫切需要一種遠距離、用戶(hù)非配合狀態(tài)下的快速身份識別技術(shù)，以求遠距離快速確認人員身份，實(shí)現智能預警。人臉識別技術(shù)無(wú)疑是最佳的選擇，采用快速人臉檢測技術(shù)可以從監控視頻圖象中實(shí)時(shí)查找人臉，并與人臉數據庫進(jìn)行實(shí)時(shí)比對，從而實(shí)現快速身份識別。