了解人脸识别模块原理如何工作只需要4步
在我们深入研究边缘人脸识别及其应用之前，让我们首先探索人脸识别模块的工作原理。
人脸识别技术可以通过分析个人的面部来识别或验证个人的身份。人脸识别人工智能通过将相机捕捉到的人脸与预先记录的人脸数据库进行匹配来运行。
尽管有多种类型的人脸识别系统，但它们通常以以下方式工作：
第1步：人脸检测识别人脸
摄像头定位并识别清晰的面部图像。当个人单独或在一个组中时，可以识别面部。
此外，人脸检测可以识别正面或侧面的人，因此相机只能捕捉他们的个人资料。
第2步：人脸分析测量人脸
通过读取人脸的映射方式来分析图像。
人工智能软件会分析和测量从额头到下巴的距离以及双眼之间的距离等方面。它还决定了耳朵、嘴唇、下巴和颧骨的形状等。目的是确定您面部的关键特征，这些特征使您成为您。
第3步：将拍摄的图像转化为数据
根据收集到的所有测量结果，将被归类为模拟信息的人脸转换为数据并归类为数字信息。脸现在被转换成一个数学公式，它有自己的数字代码，称为面纹。面部指纹就像指纹一样。没有两个是相同的。
第4步：人脸匹配将您的人脸与数据库进行比较
个人的面纹现在在数据库中，并且可以与所有其他面纹进行比较。当一个人的脸印与人脸识别数据库中的另一张图像匹配时，就会为一个人分配一个身份
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。
扩展资料：
人脸识别与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：
1、非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；
2、非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；
3、并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；
4、视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
参考资料来源：百度百科-人脸识别
参考资料来源：百度百科-人脸识别技术
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