人脸识别几种解决方案的对比，人脸识别技术原理介绍

很多朋友对人脸识别几种解决方案的对比，人脸识别技术原理介绍不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

人脸识别概述人脸识别是基于人的面部特征信息进行身份识别的生物特征识别技术。利用摄像机或摄像机采集包含人脸的图像或视频流，在图像中自动检测和跟踪人脸，然后对检测到的人脸进行一系列人脸相关技术，通常也称为人像识别和人脸识别。

人脸识别的特点是不具有强制性：用户几乎可以无意识地获取人脸图像，无需人脸采集设备的特殊配合，因此这种采样方式不具有强制性；非接触式：用户无需直接接触设备即可获得人脸图像；并发性：在实际应用场景中可以对多张人脸进行排序、判断和识别；此外，还符合视觉特点：“以貌取人”的特点，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好的特点。

人脸识别技术原理分析人脸识别主要分为三个过程：人脸检测、特征提取和人脸识别。人脸检测：人脸检测是指从输入图像中检测和提取人脸图像。haar特征和Adaboost算法通常用于训练级联分类器来对图像中的每个块进行分类。如果一个矩形区域通过级联分类器，它被判断为人脸图像。

特征提取：特征提取是指通过一些数字来表示人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。常见的面部特征分为两类，一类是几何特征，一类是表征特征。几何特征是指眼睛、鼻子、嘴巴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积、角度等。因为算法使用了一些直观的特征，所以计算量小。

但是，由于不能准确选择所需的特征点，其应用范围受到限制。另外，当光照发生变化，面部被异物遮挡，面部表情发生变化时，特征变化较大。因此，这种算法只适用于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。

表征特征利用人脸图像的灰度信息，通过某种算法提取全局或局部特征。其中，常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先将图像分成若干区域，在每个区域的640x960像素邻域内取中心值对图像进行阈值处理，并将结果作为二进制数。

图3显示了一个LBP操作符。LBP算子的特点是对单调的灰度变化不变。每个区域通过这个操作得到一组直方图，然后将所有直方图连接起来形成一个大直方图，通过直方图匹配计算进行分类。

人脸识别：这里说的人脸识别是狭义的人脸识别，即把待识别人脸提取的特征与数据库中的特征进行比较，根据相似度来判断分类。人脸识别可以分为两类：一类是确认，是将人脸图像与数据库中存储的人的图像进行比较的过程，回答你是不是你的问题；

另一个是识别，就是将人脸图像与数据库中存储的所有图像进行匹配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸识别比人脸识别更难，因为识别需要海量的数据匹配。常用的分类器包括最近邻分类器、支持向量机等。

人脸识别用途人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控的快速普及，许多视频监控应用迫切需要一种远距离、非合作状态下的快速识别技术，以便远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最好的选择。利用快速人脸检测技术可以实时从监控视频图像中找到人脸，并实时与人脸数据库进行比对，从而实现快速身份识别。

人脸识别的几种解决方案比较从人脸识别属性返回函数的范围来看，百度人脸识别和人脸是最突出的，其次是云菲科技、科大讯飞和FaceCore。TCIT API1。使用要求：需要提交公司名称、部门、电话、邮箱、使用目的。然后提供30天免费API试用。2.服务内容：lTCIT Search快速准确地从视频中比对目标，并提供过滤后的可疑人员名单。

LTCIT Media收集、识别和分析顾客的性别和年龄、停留时间和到店人数。LTCIT Match可以快速准确的识别目标人，适用于门禁和黑名单识别。LTCIT Color识别和收集毛色，可用于互动营销、色彩趋势和时尚预测、目标人群搜索。LTCIT Park利用监控图像识别停车位，引导司机顺利找到停车位，节省时间和油钱。

人脸人脸识别技术研究文档一、服务内容1。人脸检测和跟踪技术提供了快速和高精度的人像检测功能。一般适用于图片和实时视频流，可以应对复杂光照，支持多种人脸姿态。它可以检测不小于16*16像素的人脸，并可以实时跟踪移动设备上的人脸(每秒20帧)。

2.人脸关键点检测可以准确定位人脸的关键区域，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、面部轮廓等。支持一定程度的遮挡和多角度人脸。3.微笑分析可以准确的分析一个图片或者视频流中的人物是否在微笑，微笑的程度如何。

4.人脸分析技术可以从图片或实时视频流中分析出人脸的性别、年龄、种族和表情。我们的技术可以快速分析用户在摄像头前的面部，找出他们的年龄、性别、表情等信息，帮助广告、电商和各种应用实现精准个性化。性别的准确率是96%。

5.1:1人脸验证技术可用于登录验证、身份识别等应用场景。帮助用户快速判断两张照片是否为同一人，确定视频中的人脸是否为目标人脸，支持实时识别认证，实现身份和人脸绑定功能。

6.人脸识别技术可以自动识别照片和视频流中的人脸身份，识别速度和准确率处于国际领先水平。通过我们的人脸识别技术，可以实现安检、VIP识别、照片自动圈、人脸登录等多项功能。人脸识别还包括人脸聚类，即同一个人的人脸可以自动聚集在一起，方便相册管理。

7.大规模人脸搜索技术可以实现数亿张人脸的快速检索，查询效率高，单张人脸的特征小于400字节，所需内存小。基于人脸搜索技术，可以实现真正的互联网人脸搜索引擎，并广泛应用于社交搜索、逃犯追踪等应用场景。二、限制开发应用程序限制的调整：单个开发应用程序最多可以创建5个Faceset/Group和100个人。网上申请没有限制。如果你的申请有相关要求，建议你申请网络版。

2.网上申请简化：网上申请只需要填写申请说明和申请链接。描述建议的格式如下：产品名称，如何在产品中使用人脸技术。我们会在收到申请后的两个工作日内处理。3.开发版(限3并发)和在线版(不限并发)。

三、使用方法使用方法与传统的API调用类似，从官方网站下载SDK，并且注册应用获得自己的API_KEY和API_SECRET，然后调用所需服务的接口，根据官方例子做出属于自己的应用。

讯飞人脸识别SDK讯飞人脸识别国内的一家公司，比TCIT操作简单，官方技术文档技术文档详细。

可以做到：

1、人脸检测，在图片中找到一个或多个人脸的位置，云端返回人脸坐标到客户端，来定位人脸在图片中的位置。

2、面部关键点检测，在检测到的人脸框中，进一步定位人脸的五官和轮廓位置。

3、人脸验证，用于快速判定两张照片是否为同一人。

4、在线、离线全覆盖，视频流人脸检测和关键点检测、静态图片中人脸检测同样支持离线状态下使用。

其中在线人脸识别操作步骤简单** ##

1、注册，上传图片到云端，引擎特征抽取，返回模型id

2、验证，另外在上传图片，与之前注册的图片做对比，返回结果

技术实现方案，可对应官方技术文档

测试，正确识别人脸图片：

其中，图一为识别图片，分别测试左右侧脸，放大脸，戴眼镜以及黑白图片，其中正脸分数较高，侧脸黑白脸分数低，

测试，错误识别人脸图片：

其中，两个人图片验证不出来，有明显遮盖物验证不出来，这张黑白的不知道为什么也验证不出来。

3、人脸检测，关键点检测以及离线检测

其中对于一般正常的正脸，我们可以检测的到，并且对于检测的轮廓以及关键点，由于是在代码中绘制的，所以可以做二次操作。

总结：

功能分析

讯飞人脸识别，大部分正常图片还是可以识别成功的。并且功能还算齐全，可以在线人脸识别，离线图片检测，离线视频检测。经过测试整体效果还不错。并且能够返回对应的位置信息。

在验证图片的时候，每次上传注册的图片都会返回唯一的id，用户可以利用这个id完成其他图片的对比验证。

开发难度

开发难度一般，用户可以轻松注册并下载其SDK与demo。由于是讯飞提供的SDK，高度封装，用户调用接口简单，并且可以获得返回位置信息，进行二次编辑操作。

注意事项：

1、过大的图片需要压缩。2、所传图片尽量脸部不要有覆盖物。

缺点

对于一些特点的图片，如简单的某个部分的物体覆盖，大幅度侧脸，一些黑白图片还是不能够验证成功。

百度媒体云人脸识别API百度媒体云人脸识别有如下产品功能。

1、人脸检测，自动确定图片中人脸的数目以及每个脸框的位置和大小，支持正面侧面多个角度，支持活体检测。

2、定位与解析，自动定位脸上的眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸颊轮廓灯关键点位置。

3、属性识别与分析，自动根据人脸图像识别人的性别，年龄，表情，眼镜、姿态和美丑等。

4、人脸识别，支持一对一人脸比对，一对多人脸辨识以及人脸收索功能。

使用步骤：

使用的是API的方式开发，与讯飞的人脸识别方式有所不同

1、在百度开发者中心创建工程，并申请开通人脸识别服务。

2、获取AccessToken的授权，

根据百度Oauth的ClientCredentials授权方式获得accessToken，后边调用识别方法会用到accessToken（具体百度Oauth介绍，参见http://developer.baidu.com/wiki/index.php？title=docs/oauth/client） Access Token的有效期为一个月，如果Access Token过期可以重新获取。 获取AccessToken授权

其中grant_type 的值固定为client_credentials，client_id，client_secret分别是在百度开发者中心注册应用得到的Api Key，Secret Key（具体），获取AccessToken成功如下

3、API请求

目前人脸检测接口支持POST和GET方式，query_string：将要识别的图片URL，get请求需要对这个参数进行URL编码。百度媒体云人脸识别不支持图片上传识别，实际使用中可以自行上传到服务器返回图片URL进行识别，或者使用第三方云存储服务。

4、请求返回参数说明

5、返回数据利用

可以右返回数据的位置信息画出脸部，眼睛，鼻子的位置。如图：

图中人脸，鼻子以及眼睛标注的位置，都是通过接受返回参数画出来的。

总结：

大致开发流程：

1、由开发者申请注册，添加人脸识别功能，2、注册AccessToken，3、访问API接口，上传图片的URL，4、获取返回的信息数据，5、操作返回的信息数据。

功能分析：

1、该方式的人脸识别开发，功能性强大，可以快速进行识别。可识别单张，多张。

2、后期可操作度高，在返回的位置信息中，有各个关键点位置的坐标，详细的人脸后的信息数据，所以，在开发上可以在对应位置上添加自己设定的东西，但是相应的难度也大些。

开发难度：

开发难度中等，注册开发者、注册AccessToken等略微繁琐，所以需要详细阅读开发文档。

注意事项

1、过大的图片需要压缩。2、较大图片，在确定关键点位置时，注意位置的等比缩放。

缺点

不支持图片上传识别，但实际使用中可以自行上传到自己服务器返回图片URL进行识别，或者使用第三方云存储服务。

RecoFace人脸识别SDKRecoFace人脸识别SDK是自主研发的，商业性质的，包括人脸注册、人脸跟踪、人脸确认与人脸识别四大核心功能。

1、人脸注册支持从指定视频或图片文件中获取人脸信息，也支持从各种设备（监控摄像机、USB

camera、视频采集卡等）获取人脸信息，不论是可见光还是红外成像。

2、可检测年龄、性别，对人脸的宽容度高，存储资源需求低。

3、检测率高，在复杂光线环境，跨年龄阶段以及不同姿态、表情，装扮等各种非常规测试条件下，表现出卓越的算法性能。

4、能够出色完成一对一、一对多、多对多的人脸识别比对，还可进一步提供性别、年龄等人脸属性的分析功能。

5、已经提供了多种解决方案，如小区人脸识别解决方案，人脸卡口监控解决方案等。

云从科技API人脸识别云从科技API，提供开发者接口，开发者利用接口上传图片数据并得到返回的数据。

在功能上，通过调用接口，它可以做到：

1、检测给定图片中的所有人脸位置，图片的上传可以采用本地上传图片（base64）或让服务器从网络地址抓取

2、提取图片中人脸的特征值，当图片有多张人脸时，取图片中心位置的人脸作为目标人脸，可将多个人脸特征融合成一个人脸特征。

3、检测给定图片中的所有人脸的位置的和相应的面部属性，返回人脸质量分数（0.0 ~ 1.0）

4、比较两张图片中的人脸相似度，比较两个人脸的特征值

5、将目标人脸图片与某个组中的所有人脸进行对比，找出几个与该人脸最相似的人脸，并将结果返回。当目标图片中有多张人脸时，取图片最中心位置的人脸作为目标人脸。

以上知识分享希望能够帮助到大家！