伴随着科技不断发展，身份信息认证在诸多场所中得以应用。计算机人脸识别技术是一种新型的身份认证方式，能够满足社会发展需求。人脸识别凭借计算机提取信息的高效性，打破了传统身份认证的局限性，是科技社会发展的必然趋势。基于此，本文将对计算机人脸识别技术进行研究，并分析其实际应用。
计算机人脸识别技术所涵盖的范围比较广泛，其中包含信号处理、数字图像处理、模式设置等诸多内容。计算机人脸识别技术根据已知人脸确定未知人脸的归属问题。换言之，计算机人脸识别技术属于一种模式识别范畴，对已知的信息进行采样量化，将其转化为计算机可以处理的数据信息。
一、计算机人脸识别技术原理
(一)计算机人脸检测技术
分析计算机人脸识别技术，需要明确计算机人脸检测。在进行人脸识别时，计算机应用系统需要人脸的大小以及位置进行检测，在特定的空间内实现人脸识别。基于计算机的人脸检测技术方法有镶嵌图法、模板匹配法、人工神经网络法以及可变性模板法。实现人脸检测，需要在科学的流程下实现。计算机人脸检测流程为：图像输入环节——图像预处理——图像特征提取——计算机系统检测与判断。计算机人来检测技术在科技社会中不断更新，已经演化为计算机人脸识别技术的前段技术之一，与智能监视等技术相互衔接。
(二)计算机人脸识别流程
计算机人脸识别技术是在人脸检测技术的基础上，进行信息辨别。在人脸信息辨别的环节中，主要分为“是不是谁”和“是谁”两个询问阶段。通常情况下，人脸识别首先需要进行人脸输入，对图像进行预处理，然后对图像进行特征提取，最后进行人脸识别，进行人脸验证。人脸识别，主要分为两个方向的识别，一为人脸特征分析以及人脸密度线分配;二是人脸基准点与其他人脸特征参数结合。
二、计算机人脸识别方法
(一)人脸几何特征识别
人与人的面部特征差别比较大，基于计算机人脸识别的技术在实际应用中，最为简单直接的方法就是对于人脸的几何特征进行有效识别。人的嘴、眼睛、鼻子以及下巴，是构成人脸面部特征的基本要素。每一个人的面部特征都不同，将这些面部特征输入到计算机数据系统，进行人脸的差异性识别。研究小组在人脸特征信息搜集的基础上，采用积分投影的方法提取出欧式距离表征，实现科学高效的人脸识别。
(二)人脸模板匹配识别
基于模板匹配的人脸识别方法，主要是在可变换性的模板基础上，对面部特征进行抽取。这些模板能够根据需求，进行变形、平移以及旋转，将细节特征面部图形收取出来。该种人脸识别方式与人脸特征分析方式相比，其效果更高。
(三)神经网络识别
基于神经网络的人脸识别方法，主要是利用神经网络的高效分类能力，以及学习能力，在获取人脸信息的基础上，对人脸的特征进行有效识别和提取。该种方法能够减少很多复杂的特征获取。且能够将人脸图像中的形状材质信息进行科学整理。该种方法在人脸识别中，能够缓解人脸识别规律无法进行显性表达的弊端。
(四)小波变换
基于小波变换计算机人脸识别，能够实现多分辨性，能够实现信号是多向观察性。其在信号检测中所适应的范围比较广，针对信号系统中所出现的诸多问题能够及时克服。当识别系统中出现信号周期性陷波、暂态振荡、电压跌落以及闪变等情况时，小波变换都能够有效克服。小波检测技术也有一定的局限性。第一，小波变换中的滤波特性较差;第二，小波分析中的频域分辨率较粗糙。第三，小波变换环节中所涉及数据计算比较多。
(五)K-L变换压缩技术
特征脸识别技术是一种从主成份中分析而导出来的一种人脸识别与人脸特征描述技术，一般通过K-L变换压缩技术中的一种优正交换方式来实现。从理论上分析，任何人脸图像集合都能够在通过两个比较相似的集合重建而来。在K——L交换下，人脸识别能够得到高维图像的一组正交基，取特征值，组成一个正脸空间。在进行人脸识别环节中，能够将新人脸图像映射到特征脸空间中，从而得到投影向量。
三、计算机人脸识别技术实际应用
(一)警方办案中的应用
计算机人脸识别技术在警方办案中的应用比较广泛，例如，在进行亲人寻找中，可以根据专业部门所提供的照片，直接发送到计算机系统中，进行人脸信息的对比检索。同时大型的活动场所中，如果发生安全时间，警方可以调用监控视频，对嫌疑人的面部特征进行提取。
(二)在智能门禁中的应用
随着科技不断发展，建设安全型的住宅小区是社会发展的必然，智能门禁系统的开发能够提升小区安全，计算机人脸识别技术在智能门禁中的应用也比较广泛。计算机人脸识别技术在智能门禁系统中的应用，主要分为三个步骤：
第一，在进行人脸信息录入时，系统对人脸进行检测，并进行特征提取，根据系统中的人脸描述来进行特征信息存储。通过RFID进行信息输入与信息注册，与人脸特征一同进行已知的人脸数据库录入，并最终将记录信息进行存储。
第二，将该系统进行实际应用，在门禁视频前，当有人员访问时，门禁控制器首先进行RFID信息提取，然后进行RFID认证，对特征信息进行提取，并从已知的认证数据库中调出信息。
第三，在现场中，当有工作人员进入到监测区域中，RFID读卡器将对人员的ID信息进行读取，并启动系统中摄像机采集，并进入人脸图像采集中。
结论
综上所述，在本文中对计算机人脸识别技术应用原理进行分析，研究其在实际生活中的应用。计算机人脸识别技术的研发，为人们的生活提供便利，是科技研发中的重要产物。计算机人来检测技术在科技社会中不断更新，已经演化为计算机人脸识别技术的前段技术之一，与智能监视等技术相互衔接。主要的计算机人脸识别方法有：人脸几何特征识别、神经网络识别、人脸模板匹配识别以及K-L变换压缩技术等。
作者：曾鑫 来源：成长·读写月刊 2016年7期
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