人臉識別技術與系統架構分析

陳銳

摘 要 隨著我國科學技術的不斷發展，人臉識別技術在各行各業中的應用越來越廣泛，再加上其具有操作隱蔽性、事后跟蹤能力強、操作簡單等特點，在很多場所中得到廣泛的認可和應用。本文從人臉識別技術出發，探索人臉識別技術的常用技術方法，并且通過對人臉識別技術系統架構的構建，為今后人臉識別技術的研究提供指導依據和研究方向。

關鍵詞 人臉識別技術;系統架構;生物特征

前言

隨著我國社會的不斷發展，在很多場所對于身份識別的要求越來越迫切，因此，人臉識別技術在各行各業中的運用越來越廣泛，大多數自動識別技術都采用生物特征識別技術。生物特征識別技術是身份驗證技術的研究重點，可以根據人的一些特征來研究個體的內在屬性，人臉識別技術是通過圖片和視頻來判斷人臉的位置、大小以及其他面部特征來分析人臉的特征元素。人臉識別技術根據人臉的特征與人臉數據庫進行對比，從而判斷當前人的身份。隨著人臉識別技術的不斷發展，其被越來越廣泛地運用，當前人臉識別技術多種多樣并且這些技術對于判斷當事人的身份是至關重要的。

1人臉識別技術概述

（1）紅外人臉識別技術。隨著我國犯罪率和犯罪手法的不斷升級，現有的監控和安防系統也需要不斷的優化和升級，人臉識別技術也需要對自己有更高的算法和技術，因此，人臉識別技術需要有新的研究課題。紅外人臉識別技術主要是采用紅外線技術，大大改善了人臉識別技術對光線強度變化的適用能力，可以有效地適用于各類場所。紅外人臉識別技術采用高識別率的紅外技術，從而配合彩光攝像頭，能夠方便捕捉到更加良好的面部特征，從而方便后期在人臉數據庫中進行查詢，紅外人臉識別技術具有巨大的優勢，因此能夠根據捕捉到的人臉圖像更好的提取人物的面部特征和紋理特征。

（2）KJ-Face人臉識別技術算法。KJ-Face人臉識別技術是一個新穎高效的人臉識別技術及人臉識別技術，主要是根據人臉照片的面部特征對人臉進行預判，首先進行人臉照片的提前處理，去除照片過高的噪聲和亮度，再將人臉照片輸入電腦系統中，用邊緣適應檢測的方法，對照片進行處理和提取，從而提取出人臉照片中的皮膚紋理和面部特征。

（3）局部特征分析算法。局部特征分析算法是區別于統計原理的局部特征分析法，主要是基于人臉的結構單元子開展的人臉識別技術，此算法是將人臉分為50個子塊區域，通過子塊區域來辨別人臉的鼻子、眼睛、嘴巴以及特定骨骼區域，從而通過多個像素來辨別出人臉特征。局部特征分析法將人臉特征對應于為一種復雜的數字表達式，能夠更好地探索人臉的面部特征和信息，從而在大數據庫中對臉型進行比較。局部特征分析法能夠在不同的光線環境下對人臉圖片進行識別人臉，能夠在近百萬人中精確的辨認出當事人的身份[1]。

2人臉識別技術系統架構功能

（1）系統架構概述。人臉識別技術的系統框架主要包括了人臉檢測算法、人臉跟蹤算法、人臉質量評估以及高速人臉對比識別算法，從而實現了人臉識別的高效性和準確性，完善的人臉識別系統可以幫助快速的識別當事人的身份。

前置攝像頭可以采用普遍高清的網絡攝像機對人臉進行抓拍，從而對人臉圖片進行采集和編碼，這是人臉識別技術的第一步，前置攝像頭還能夠對人臉進行自動捕獲，從而增加了智能分析器的運算量，能夠更好地促進人臉識別效率。人臉識別分析器主要是對人臉進行建模，從而實現對比識別功能，分析器主要是通過視頻服務器實現流媒體的轉發和錄像功能，從而為人臉智能識別提供媒體留級服務。最后便是通過人臉識別服務器實現人臉樣本控的管理和搜索，是整個人臉對比系統的核心單位，從而能夠在30萬張人臉庫中實現高效對比，從而能夠實現對圖像的預覽和信息查看。

（2）系統架構功能簡介。第一，人臉識別系統可以通過平臺客戶端對人臉進行登記和入庫，提高人員對比識別效果，從而通過平臺客戶端實現批量導入人臉相片的功能。第二，人臉識別系統能夠對攝像機中的行人進行人臉檢測和人臉提取，再利用攝像機的設置對比模式，對人臉圖像進行對比和識別，從而讓人臉識別系統達到高效的地步。第三，人臉識別系統可以根據通道對人臉進行不同，從而對人類進行識別和報警。人臉對比識別主要是利用人臉識別算法對人臉圖像進行建模，從而在大數據中心的人臉庫對比，從而能夠有效提醒監控管理人員，根據雙擊報警信息查看人臉圖片。第四，人臉識別系統可以對人臉進行檢索，在系統中輸入待查詢的人臉照片，系統能夠自動檢測出照片的人臉信息和面部特征，除此之外，用戶還可以檢索出相似的人臉照片，并且相似的結果顯示在系統界面上。第五，人臉識別系統可以通過時間通道等相關參數快速查詢人臉信息，并且還能夠查詢某個時間段所有抓拍的人臉圖片，能夠有效查詢圖片的信息。人臉識別技術的功能能夠進一步推動人臉識別的效率和質量，除了上文提到的功能之外，人臉識別系統還包括更多的其他功能：人臉異常報警、設備管理、智能配置、報警設置、用戶管理等功能[2]。

3結束語

綜上所述，雖然人臉識別也有著得天獨厚的優勢和廣泛的應用范圍，但是當前國內的人臉識別技術還并不是很成熟，在人臉識別的實際過程中，人臉識別還受到了很多條件的限制。當前人臉識別技術分為紅外人臉識別技術、KJ-Face人臉識別算法以及局部特征分析算法，因此，人臉識別技術需要構建系統結構，從而通過完善的系統結構提高人臉識別技術的質量和效率。經過實踐證明，人臉識別技術還存在一定的局限性，因此，在未來人臉識別技術中需要改善當前的問題，通過人臉識別系統架構理論，采用良好的戰略部署能更好地實現人臉識別，從而實現人臉識別技術的進一步發展，對人臉識別技術進行深入探討和研究。

參考文獻

[1] 姚嵩.基于人臉識別技術的學生行為管理系統架構設計[J].電子技術與軟件工程，2020（4）：41-44.

[2] 吳松偉.基于人臉識別技術的智能視頻監控系統設計與實現[J].計算機時代，2019（11）：62-66.