人脸识别应用越来越多，随着使用场景的不断增加，人脸识别需要满足不同的功能，常见的就有人脸比对、人证比对、人脸跟踪等功能，但你知道这些功能是怎么实现的吗？小编整理了人脸识别技术实现的相关知识点，分享给大家。

1、人脸检测

人脸检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有五种实现方法：

（1）参考模板法：首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。

（2）人脸规则法：由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸。

（3）样品学习法：这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。

（4）肤色模型法：这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

（5）特征子脸法：这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。

注：上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。

2、人脸跟踪

人脸跟踪是指对被检测到的人脸进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。

3、人脸比对

人脸比对是对被检测到的人脸进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。主要采用特征向量与面纹模板两种方式。

（1）特征向量法：先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。

（2）面纹模板法：在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

以上就是人脸识别技术实现方法，核心其实就是“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法两种原理，对数据库进行参考比较、判断和确认，需要的朋友可以参考哦，如果想获取人脸识别更多干货，请继续关注慧翼科技。