人脸识别模型 人脸识别模型训练

人脸识别系统的工作原理是什么？

人脸识别的原理可以从检测、分析、识别这三个方面去理解。

人脸识别模型 人脸识别模型训练

面部识别原理

1.人脸特征人脸的面部特征是识别监测的个要素，软件通过其性别和年龄的特征对单个面部进行分类，再使用计算机生成的筛检分析将人脸转换成一个个数位运算式，通过对比来确定其相似性。

2.人脸分析这种检测人脸的技术，大多是依赖于2D图像，因为2D的图像更容易与公共照片和治疗库中的图像做匹配，软件是 通过对人脸的几何形状来分析，关键点是眼睛之间的距离、眼窝的深度还有颧骨的形状等等，终得以识别成功。

3.人脸特征提取

这一步可以简单理解为，软件把人脸转成了某个公式去储存。识别软件会把人脸分为n个维度，假如n等于1000，也就意味着脸部检测软件把这张人脸切分成了1000个维度矩阵，再通过上一步的几何数据分析，会把鼻子宽度、长度、眼睛宽度、长度等等面部特征都变为一个个数据储存起来，这些数据就像是人的指纹一样，都是的。

人脸识别使用场景

解锁手机：现在各大手机厂商都有人脸识别的功能，此技术提供了一种非常强大的保护个人数据的方法，以确保手机被盗的时候，其数据等敏感信息无法被访问。但是这也并不能说手机脸部解锁是万无一失的，其中iphone公司就说过，人脸解锁的随机性几率是百万分之一。

执法：执法机构也会经常用到人脸识别的技术，一般执法者把被捕者的照片拍摄下来，放在人脸识别的资料库中，让软件对其进行鉴别，或者录入到数据库里，以便在之后的案件时进行筛选。寻找失踪人员：人脸识别现在已经用在寻找失踪人员和抓捕人贩子上面，因为现在监控系统无处不在，只要把添加到软件中，一旦人脸被识别出来，不论是在哪里，执法者都可以时间看到并且发出警报。总结：人脸识别技术已经越来越成熟，它不仅可以提高我们平时所处环境的安全性，也可以有效减少犯罪行为，还可以提供人们更大的便利性。

人脸识别是通过对人的脸部特征进行身份识别的，首先判断是否存在人脸，若存在，则进一步给出人脸的位置、大小和主要的面部器官的位置信息，并将与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

它相当于一个运算器，里面有很多的存储参数，他们可以进行自动调整，当模型训练时，它都能有效记住人脸特征。

人脸识别系统一般是指面部识别出入控制系统，面部识别出入控制系统是以先进的面部识别技术为基础，将成熟的ID卡和指纹识别技术相结合，创新引入的安全实用的生物识别出入控制系统。

人脸识别系统以先进的面部识别技术为基础，将成熟的ID卡和指纹识别技术相结合，革新安全实用的生物识别门禁系统。该系统通过面部、指纹、ID卡信息收集和生物识别、出入控制内外分离，实用且安全。该系统利用网络信息加密传输支持远程控制和管理，可广泛应用于银行、、公检法、智能建筑等主要地区的门禁安全控制。

人脸识别系统的工作原理是什么？

人脸识别技术中广泛使用的区域特征分析算法，融合计算机图像处理技术和生物统计学原理，利用计算机图像处理技术从视频中提取人物特征点，利用生物统计学原理分析数学模型，即面部特征模板。使用完成的面部特征模板，对受试者进行面部图像和特征分析，根据分析结果提供相似的值。通过这个值可以确认是不是同一个人。（原文摘自汉玛智慧 ）

人脸识别系统的功能模块是什么？

面部捕捉和跟踪功能

面部捕捉是指在图像或视频流的一帧中检测画像，并从背景中分离画像，自动保存。人物跟踪是指利用人物捕捉技术，指定人物像在相机拍摄范围内移动时自动跟踪。

比较面部识别

面部识别验证式和搜索式两种比较模式。验证仪式是指将捕获的人物像或指定的人物像与数据库中注册的一对进行比较，确认是否是同一个人。搜索仪式的匹配是指在数据库中注册的所有人物中搜索，以查找是否有指定的人物像。

面部建模和检索

可以对签入的人物数据建模，提取面部特征，并将生成的面部模板(面部特征文件)保存在数据库中。在进行面部搜索时(搜索方式)，对指定的人物形象进行建模，然后与数据库中所有人的模板进行识别，根据匹配的相似值列出相似的人员列表。

活体检查

系统可以识别摄像机前面的人是真的人还是照片。这可以防止用户使用照片、视频、口罩等伪造。

常用的活体检查有双目摄像机、3D结构光等。

图像质量检查

图像质量的好坏直接影响识别的效果，图像质量的检测功能评价即将比较的照片的图像质量，并为帮助识别提供适当的值。

YOLO模型和mtcnn模型对比，在做人脸识别时，有何不同？

脸进行比对从而达到识别的目的。

如MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks)，MTCNN人脸识别的主要方法是：

当给定一张照片的时候，将其缩放到不同尺度形成图像金字塔，以达到尺度不变。

步骤1：使用P-Net生成候选窗和边框回归向量(bounding box regression vectors)。使用Bounding box regression的方法来校正这些候选窗，使用非极大值抑制(NMS)合并重叠的候选框。全卷积网络和FasterR-CNN中的RPN一脉相承；

步骤2：使用N-Net改善候选窗，将通过P-Net的候选窗输入R-Net中，拒绝掉大部分false的窗口，继续使用Bounding box regression和NMS合并；

步骤3：使用O-Net输出终的人脸框和特征点位置。和第二步类似，但是不同的是生成5个特征点位置。

可以看出，MTCNN是使用分阶段的方式实现人脸检测及人脸对齐任务，即每一个阶段由一个网络组成，使用中需要对这些网络进行分阶段的训练，这样的识别方式显然不是一种端对端的学习方式，人脸识别效率慢。且网络泛化能力弱、鲁棒性。

关于人脸识别人脸检测除了用opencv,还有哪些方法或框架可以实现？

除了OpenCV之外，现在有许多其他的人脸检测和人脸识别方法和框架可供选择。以下是一些常见的方法和框架：

Dlib：Dlib是一个用于C++和Python的开源机器学习库，其中包括人脸检测和人脸关键点检测算法。

MTCNN：MTCNN（多任务级联卷积神经网络）是一种深度学习算法，可同时实现人脸检测和关键点检测。

TensorFlow：TensorFlow是一个流行的深度学习框架，其中包括许多用于人脸识别和人脸检测的预训练模型。

PyTorch：PyTorch是另一个流行的深度学习框架，其中包括许多用于人脸识别和人脸检测的预训练模型。

FaceNet：FaceNet是一种使用深度学习算法进行人脸识别的方法，它使用三元组损失函数来训练模型，实现了较高的准确率。

这些方法和框架都具有各自的特点和优缺点，选择合适的方法和框架应根据具体需求进行评估。

maixhub训练模型人脸识别度不高怎么解决

通过以下几个方面解决：

1、数据集问题：数据集的质量和数量直接影响模型的准确率，如果您使用的数据集中人脸照片数量不足或质量不佳，则可以通过增加数据集的数量和质量来提高模型的准确率。

2、模型参数问题：在训练模型时，模型的参数设置对模型的准确率影响很大。您可以通过调整模型的参数来进一步优化模型的性能，例如使用更大的模型、增加训练数据的数量、减少学习率等。

3、硬件设备限制：MaixHub使用较低的计算资源来运行模型，因此可能会受到硬件设备性能的限制，导致准确率不高。您可以考虑使用更高性能的硬件设备或将数据迁移到更高性能的云平台上。

针对这些问题，您可以尝试采取一些解决方案，例如增加数据集数量和质量、调整模型参数、调整模型算法、使用更高性能的硬件等，以提高模型的准确率。

立方智能人脸怎么设置

立方智能人脸是一款用于人脸识别的系统，使用前需要进行一些设置。具体来说，需要以下步骤：1. 确定需要识别的人脸库。可以通过添加图片或拍摄照片来建立人脸库。2. 进行人脸特征提取。立方智能人脸可以根据人脸库中的图片，提取出人脸的各种特征，如脸部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等。3. 进行人脸识别模型的训练。为了让系统能够更准确地识别人脸，需要对其进行训练。通过将不同的人脸图像输入到模型中，让系统自动学习并提升精度。4. 设置阈值，确定人脸识别的准确性。阈值设置得越低，系统能够识别的人脸就越多，但准确性也会下降。反之，阈值越高，系统能够确保的准确性也会更高。需要注意的是，立方智能人脸的设置作相对来说比较复杂，需要一定的专业知识。如果对这方面不是很熟悉，请专业人士进行设置。

svm人脸识别训练了svm模型后怎么测试

1、首先，打开svm软件。

2、其次在svm软件中导入人脸识别训练后的svm模型。

3、然后点击svm右上角的保存并且进行调试。

4、，调试完成后点击视图中的进行测试按钮即可。