“刷臉”，顧名思義，背后是一項關(guān)鍵技術(shù)：人臉識別。

別看這兩年因為在智能手機上的使用而大熱，其實人臉識別技術(shù)最早的研究還要追溯到20世紀(jì)50年代，當(dāng)時已經(jīng)有科學(xué)家在研究人臉輪廓的提取方法，人臉識別，但受限于技術(shù)水平，這項技術(shù)的相關(guān)研究一度停滯，直到20世紀(jì)80年代，人臉識別的方法才有了新的突破，神經(jīng)生理學(xué)、腦神經(jīng)學(xué)、視覺等相關(guān)知識被引入，人臉識別進(jìn)入了新的發(fā)展階段。

所以，當(dāng)前階段的人臉識別不是單一的技術(shù)，而是融合了神經(jīng)生理學(xué)、腦神經(jīng)學(xué)、計算機視覺等多方面學(xué)科的技術(shù)。不過，本質(zhì)上它還是一項計算機視覺技術(shù)。

人臉識別技術(shù)目前可以分為：靜態(tài)人臉識別、動態(tài)人臉識別、活體檢測識別，具體區(qū)別如下：

1.靜態(tài)人臉識別:

靜態(tài)面部人臉識別是指在被是別人需要主觀的行為動作去配合設(shè)備進(jìn)行面部識別，也就是說在特定區(qū)域或范圍內(nèi)進(jìn)行識別，也就是說對識別角度、距離、位置都會有一定限制或較高要求。主要局限性就在于存儲的用戶容人臉數(shù)量少，適用于一些人數(shù)在300--500人以內(nèi)的公司作為門禁、考勤之類的項目使用。由于是靜態(tài)的，所以成本較低，識別率較高，可達(dá)到95%以上。

2.動態(tài)人臉識別:

動態(tài)人臉識別是沒有刻意的行為動作去配合識別，更無需停下等待識別。被識別人只要出現(xiàn)在識別范圍內(nèi)，無論是移動還是駐足，人臉識別考勤，系統(tǒng)都可以自動識別。也就是說，人以自然的形態(tài)走過去，設(shè)備會進(jìn)行信息的抓拍和采集，發(fā)出相應(yīng)的指令，進(jìn)行動態(tài)人臉識別。相比較靜態(tài)人臉識別來講，動態(tài)人臉識別可以實現(xiàn)無感識別，體感度更好且動態(tài)人臉識別系統(tǒng)識別速度快，20毫秒實時識別，每秒10張以上。可以存儲上萬的用戶容量，保存本地，私密性較好。

3.活體檢測識別:

活體檢測即為人臉識別一體機會通過紅外攝像頭自動識別人臉是否活體，如相片、視頻等造假行為無法通過人臉識別，防止有不良思想的人造假通行，確定了系統(tǒng)的安全。如不帶活體檢測的人臉機，容易造成相片、視頻等造假行為通行?；铙w檢測比較適用于無人監(jiān)管，對安全要求比較高的環(huán)境，不帶活體檢測的比較適用于有保安人員看管，安全性要求不高的環(huán)境使用。

人臉識別檢測主要包括背景對比、眨眼檢測兩個過程。以下先介紹一下背景對比：

為了防止圖片、視頻作假，人臉識別認(rèn)證，本文采取背景對比的方法。選取視頻中非人臉可能子區(qū)域作為感興趣的背景對比圖像，將該圖像保存，在背景對比時使用。打開攝像頭，將視頻第1幀作為背景對比幀。

選定與圖像相同的區(qū)域做為背景檢測圖像。將對比圖像和檢測推向進(jìn)行灰度化，得到各自的灰度圖像和。為了便于跟蹤，我們需要在圖像選取一定數(shù)目的包含足夠信息且能從當(dāng)前圖像和下一圖像都能提取出來的點。為了便于跟蹤和測量，使用亞像素級角點來檢測圖像上的便于跟蹤的點集。接下來在圖像上使用圖像LK光流方法跟蹤上述點，找到跟蹤后的角點集。設(shè)定所有角點漂移距離判斷兩幅圖像的漂移距離，當(dāng)背景相同時，兩次角點的漂移距離非常小，當(dāng)背景被覆蓋時，背景角點的漂移距離非常大。設(shè)定合適的閾值，人臉識別攝像機，當(dāng)則認(rèn)為背景發(fā)生了變化，檢測的人臉為非活人臉，否則，進(jìn)行眨眼檢測繼續(xù)判斷。

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