人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的性和不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點(diǎn)：
非強(qiáng)制性：用戶不需要配合人臉采集設(shè)備，幾乎可以在無意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”；
非接觸性：用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像；
并發(fā)性：在實(shí)際應(yīng)用場景下可以進(jìn)行多個人臉的分揀、判斷及識別；
除此之外，還符合視覺特性：“以貌識人”的特性，以及操作簡單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點(diǎn)。
人臉圖像特征提?。喝四樧R別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)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，也稱人臉表征，它是對人臉進(jìn)行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學(xué)習(xí)的表征方法。
人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內(nèi)和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。
人臉識別被認(rèn)為是生物特征識別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域困難的研究課題之一。人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點(diǎn)所帶來的。不同個體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉器官的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點(diǎn)對于利用人臉進(jìn)行定位是有利的，但是對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的。
人臉識別問題中x是圖像，當(dāng)然圖像在計算機(jī)中的存儲方式是數(shù)字矩陣對應(yīng)圖像的像素點(diǎn)陣，比如1024×768等等，而每個像素點(diǎn)是用數(shù)值來表示RGB或者黑白灰，不同的圖像所對應(yīng)的數(shù)字矩陣是不同的，但在數(shù)值分布上會呈現(xiàn)出一定的特征，比如人臉和五官，不管出現(xiàn)在圖像中的哪個位置，對應(yīng)的數(shù)值都會有一定的規(guī)律。
當(dāng)前主流的人臉識別算法，在進(jìn)行人臉識別核心的人臉比對時，主要依靠人臉特征值的比對。所謂特征值，即面部特征所組成的信息集。我們辨別一個人的特征，可能會記住他是雙眼皮、黑眼睛、藍(lán)色頭發(fā)、塌鼻梁……但人工智能算法可以辨別和記住的面部特征會比肉眼所能觀察到的多很多。
所屬分類：門禁識別設(shè)備/面部識別門禁控制設(shè)備
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