人脸识别的算法1、人体面貌识别技术的内容
人体面貌识别技术包含三个部分：
（1） 人体面貌检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
（2）人体面貌跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。
此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
（3）人体面貌比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。
此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人体面貌识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
2、人体面貌的识别过程
一般分三步：
（1）首先建立人体面貌的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人体面貌的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹（Faceprint）编码贮存起来。
（2）获取当前的人体面像
即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
（3）用当前的面纹编码与档案库存的比对
即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人体面貌脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。
人体面貌的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
python opencv 怎么利用csv文件训练人脸识别模型代码1.1.介绍Introduction
从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。(他写的源代码，我们可以在OpenCV的opencvmodulescontribdocfacerecsrc下找到，当然也可以在他的github中找到，如果你想研究源码，自然可以去看看，不复杂)
目前支持的算法有
Eigenfaces特征脸createEigenFaceRecognizer()
Fisherfaces createFisherFaceRecognizer()
LocalBinary Patterns Histograms局部二值直方图 createLBPHFaceRecognizer()
下面所有的例子中的代码在OpenCV安装目录下的samples/cpp下面都能找到，所有的代码商用或者学习都是免费的。
1.2.人脸识别Face Recognition
对人类来说，人脸识别很容易。文献[Tu06]告诉我们，仅仅是才三天的婴儿已经可以区分周围熟悉的人脸了。那么对于计算机来说，到底有多难？其实，迄今为止，我们对于人类自己为何可以区分不同的人所知甚少。是人脸内部特征(眼睛、鼻子、嘴巴)还是外部特征(头型、发际线)对于人类识别更有效?我们怎么分析一张图像，大脑是如何对它编码的？David Hubel和TorstenWiesel向我们展示，我们的大脑针对不同的场景，如线、边、角或者运动这些局部特征有专门的神经细胞作出反应。显然我们没有把世界看成零散的块块，我们的视觉皮层必须以某种方式把不同的信息来源转化成有用的模式。自动人脸识别就是如何从一幅图像中提取有意义的特征，把它们放入一种有用的表示方式，然后对他们进行一些分类。基于几何特征的人脸的人脸识别可能是最直观的方法来识别人脸。第一个自动人脸识别系统在[Kanade73]中又描述：标记点(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用来构造一个特征向量(点与点之间的距离、角度等)。通过计算测试和训练图像的特征向量的欧氏距离来进行识别。这样的方法对于光照变化很稳健，但也有巨大的缺点：标记点的确定是很复杂的，即使是使用最先进的算法。一些几何特征人脸识别近期工作在文献[Bru92]中有描述。一个22维的特征向量被用在一个大数据库上，单靠几何特征不能提供足够的信息用于人脸识别。
特征脸方法在文献[TP91]中有描述，他描述了一个全面的方法来识别人脸：面部图像是一个点，这个点是从高维图像空间找到它在低维空间的表示，这样分类变得很简单。低维子空间低维是使用主元分析(Principal Component Analysis,PCA)找到的，它可以找拥有最大方差的那个轴。虽然这样的转换是从最佳重建角度考虑的，但是他没有把标签问题考虑进去。[gm:读懂这段需要一些机器学习知识]。想象一个情况，如果变化是基于外部来源，比如光照。轴的最大方差不一定包含任何有鉴别性的信息，因此此时的分类是不可能的。因此，一个使用线性鉴别(Linear Discriminant Analysis,LDA)的特定类投影方法被提出来解决人脸识别问题[BHK97]。其中一个基本的想法就是，使类内方差最小的同时，使类外方差最大。
近年来，各种局部特征提取方法出现。为了避免输入的图像的高维数据，仅仅使用的局部特征描述图像的方法被提出，提取的特征(很有希望的)对于局部遮挡、光照变化、小样本等情况更强健。有关局部特征提取的方法有盖伯小波(Gabor Waelets)([Wiskott97])，离散傅立叶变换(DiscreteCosinus Transform,DCT)([Messer06])，局部二值模式(LocalBinary Patterns,LBP)([AHP04])。使用什么方法来提取时域空间的局部特征依旧是一个开放性的研究问题，因为空间信息是潜在有用的信息。
1.3.人脸库Face Database
我们先获取一些数据来进行实验吧。我不想在这里做一个幼稚的例子。我们在研究人脸识别，所以我们需要一个真的人脸图像！你可以自己创建自己的数据集，也可以从这里(http://face-rec.org/databases/)下载一个。
AT&TFacedatabase又称ORL人脸数据库，40个人，每人10张照片。照片在不同时间、不同光照、不同表情(睁眼闭眼、笑或者不笑)、不同人脸细节(戴眼镜或者不戴眼镜)下采集。所有的图像都在一个黑暗均匀的背景下采集的，正面竖直人脸(有些有有轻微旋转)。
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人脸识别算法的难点动态人脸识别在应用中遇到的挑战
1.光照问题
面临各种环境光源的考验，可能出现侧光、顶光、背光和高光等现象，而且有可能出现各个时段的光照不同，甚至在监控区域内各个位置的光照都不同。
2. 人脸姿态和饰物问题
因为监控是非配合型的，监控人员通过监控区域时以自然的姿态通过，因此可能出现侧脸、低头、抬头等的各种非正脸的姿态和佩戴帽子、黑框眼镜、口罩等饰物现象。
3. 摄像机的图像问题
摄像机很多技术参数影响视频图像的质量，这些因素有感光器(CCD、CMOS)、感光器的大小、DSP的处理速度、内置图像处理芯片和镜头等，同时摄像机内置的一些设置参数也将影响视频质量，如曝光时间、光圈、动态白平衡等参数。
4.丢帧和丢脸问题
需要的网络识别和系统的计算识别可能会造成视频的丢帧和丢脸现象，特别是监控人流量大的区域，由于网络传输的带宽问题和计算能力问题，常常引起丢帧和丢脸。
视频人脸识别监控的最优方案
1.使用更先进的高清摄像头(3-5百万)。
2.室内均匀光线，或室外白天，无侧光和直射光
3.人群面向同样的方向，朝向相机的方向。
4.恰当的监控点，如走廊、巷子或安检门/闸机口等(不要一群人同时出现)。
5.相机与人脸的角度小于20°。
决定监控系统性能的几个主要因素
1.模板库的人数：不宜大，包含关键人物即可。
2.经过摄像头的人数：同时出现在摄像头的人数决定了单位时间里的比对次数。
3.报警反馈时间：实时性越强，对系统性能要求越高。
4.摄像头采集帧数：帧数越高，人员经过摄像头前采集的次数越多，比对的次数也越多。
可以的话百度一下colorreco，更多的信息。
