人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來(lái)，它的性和不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類(lèi)型的生物識(shí)別比較人臉識(shí)別具有如下特點(diǎn)：

非強(qiáng)制性：用戶(hù)不需要配合人臉采集設(shè)備，幾乎可以在無(wú)意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”；

非接觸性：用戶(hù)不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像；

并發(fā)性：在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別；

除此之外，還符合視覺(jué)特性：“以貌識(shí)人”的特性，以及操作簡(jiǎn)單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點(diǎn)。

人臉圖像預(yù)處理：對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn)行處理并終服務(wù)于特征提取的過(guò)程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾，往往不能直接使用，在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過(guò)濾等圖像預(yù)處理。對(duì)于人臉圖像而言，其預(yù)處理過(guò)程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。

現(xiàn)有的人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶(hù)配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶(hù)不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識(shí)別率將陡然下降。比如，人臉比對(duì)時(shí)，與系統(tǒng)中存儲(chǔ)的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對(duì)失敗。

在人臉識(shí)別中，類(lèi)的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個(gè)體的標(biāo)準(zhǔn)的，而第二類(lèi)的變化應(yīng)該消除，因?yàn)樗鼈兛梢源硗粋€(gè)個(gè)體。通常稱(chēng)類(lèi)變化為類(lèi)間變化（inter-class difference），而稱(chēng)第二類(lèi)變化為類(lèi)內(nèi)變化（intra-class difference）。對(duì)于人臉，類(lèi)內(nèi)變化往往大于類(lèi)間變化，從而使在受類(lèi)內(nèi)變化干擾的情況下利用類(lèi)間變化區(qū)分個(gè)體變得異常困難。

人臉識(shí)別主要用于身份識(shí)別。由于視頻監(jiān)控正在快速普及，眾多的視頻監(jiān)控應(yīng)用迫切需要一種遠(yuǎn)距離、用戶(hù)非配合狀態(tài)下的快速身份識(shí)別技術(shù)，以求遠(yuǎn)距離快速確認(rèn)人員身份，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警。人臉識(shí)別技術(shù)無(wú)疑是佳的選擇，采用快速人臉檢測(cè)技術(shù)可以從監(jiān)控視頻圖象中實(shí)時(shí)查找人臉，并與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)，從而實(shí)現(xiàn)快速身份識(shí)別。

人臉識(shí)別被認(rèn)為是生物特征識(shí)別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域困難的研究課題之一。人臉識(shí)別的困難主要是人臉作為生物特征的特點(diǎn)所帶來(lái)的。不同個(gè)體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉器官的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點(diǎn)對(duì)于利用人臉進(jìn)行定位是有利的，但是對(duì)于利用人臉區(qū)分人類(lèi)個(gè)體是不利的。

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