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。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。当用户在采集设备的拍摄范围内时
人脸识别技术
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。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。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。
基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。人脸图像特征提取人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
由于视频监控正在普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的身份识别技术，以求远距离确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是的选择，采用人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现身份识别。门禁管理系统从简单的机械钥匙使用发展到使用电子门禁控制管理方式。应用前景生物识别技术已广泛用于、、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。
（作者： 来源：）
