根據(jù)人臉識別的四個(gè)步驟原理，展開項(xiàng)目詳細(xì)論述

如今，人臉識別技術(shù)在我們生活中隨處可見，無論是刷卡支付、考勤打卡、還是小區(qū)智能門禁，機(jī)場港口，都可能用到人臉識別。你走在街上可能會被攝像頭拍下，并經(jīng)過一系列人臉識別技術(shù)判斷出你的身份。

一般來說，人臉識別技術(shù)，原理簡單描述，主要如下：

1）建立一個(gè)包含大批量人臉圖像的數(shù)據(jù)庫

2）通過各種方式來獲得當(dāng)前要進(jìn)行識別的目標(biāo)人臉圖像

3）將目標(biāo)人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中既有的人臉圖像進(jìn)行比對和篩選

按照人臉識別的技術(shù)流程，完成系統(tǒng)構(gòu)建，大體需要經(jīng)過四個(gè)步驟。

項(xiàng)目開始前，我們預(yù)想的總體設(shè)計(jì)思路，大概是這樣的：

首先我們使用攝像頭讀取采集的圖像，經(jīng)過人臉檢測模塊框選人像，然后使用面部特征定位模塊，對面部關(guān)鍵特征點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記，最后，使用人臉特征提取、比對模塊進(jìn)行人臉特征和比對。

下面，我們根據(jù)人臉識別的四個(gè)步驟原理，展開項(xiàng)目詳細(xì)論述。

1人臉圖像采集及預(yù)處理

通常采集人臉圖像，有兩種途徑：人臉圖像批量導(dǎo)入和人臉圖像實(shí)時(shí)采集。預(yù)處理的目的是在系統(tǒng)對人臉圖像的檢測基礎(chǔ)之上，對人臉圖像做出進(jìn)一步的處理以利于人臉圖像的特征提取。

一般來說，識別系統(tǒng)可通過各種采集好的人臉圖像，批量導(dǎo)入識別系統(tǒng)處理，或者通過調(diào)用攝像機(jī)、攝像頭等拍攝設(shè)備，提前抓取需要采集的人臉圖像。這里，我們選用筆記本電腦自帶攝像頭，完成前期人臉圖像的采集工作。

2人臉檢測

完成第一步圖像采集工作，接下來就進(jìn)入到圖像檢測階段。

在一張人臉圖像中，系統(tǒng)會精確定位出人臉位置和大小，在挑選出有用的圖像信息，同時(shí)自動剔除其他多余的圖像信息，來進(jìn)一步保證圖像采集的準(zhǔn)確性。

這里我們選用VS封裝SeetaFace人臉識別成dll文件，對5個(gè)面部關(guān)鍵特征點(diǎn)（兩眼中心、鼻尖和兩個(gè)嘴角）進(jìn)行人臉檢測、人臉特征點(diǎn)檢測、提取的函數(shù)，以供后期LabVIEW調(diào)用。

最后，我們利用LabVIEW dll函數(shù)調(diào)用節(jié)點(diǎn)，把上一步封裝好的人臉檢測、特征提取和識別計(jì)算方法dll文件，封裝成LabVIEW函數(shù)。至此，我們就完成了人臉識別LabVIEW系統(tǒng)圖像采集軟件部分的設(shè)計(jì)工作。

SeetaFace人臉識別引擎包括搭建一整全自動人臉識別系統(tǒng)所需的三個(gè)核心模塊，即：人臉檢測模塊SeetaFace Detection、面部特征點(diǎn)定位模塊SeetaFace Alignment以及人臉特征提取與比對模塊SeetaFace Identification。

3人臉特征提取

到這里，我們就可以打開攝像頭采集人臉圖像。這一步主要針對人臉圖像的一些具體特征提取，進(jìn)行搜集建庫。我們使用的是LabVIEW調(diào)用事前封裝好的人臉識別函數(shù)，提取所需的人臉識別信息。

4人臉識別

我們在人臉識別系統(tǒng)，預(yù)先設(shè)定一個(gè)相似程度的數(shù)值，再將對應(yīng)的人臉圖像和系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的所有人臉圖像進(jìn)行比對。如果超過預(yù)設(shè)的數(shù)值，系統(tǒng)會將超過的圖像輸出，根據(jù)人臉圖像相似程度、人臉身份精確篩選，可以是1：1，也可以是1：n。

比如，我們在系統(tǒng)中設(shè)置一個(gè)闕值0.7，系統(tǒng)比對后相似度大于0.7，就會自動認(rèn)定為是同一個(gè)人并會在LabVIEW中輸出反饋結(jié)果。

說到這里，人臉識別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)原理及工作流程，是否都已經(jīng)掌握了呢？不能光說不練，在大概了解識別系統(tǒng)理論基礎(chǔ)后，下面就要開始進(jìn)入個(gè)人實(shí)踐階段咯！