第三章 人脸监控识别技术原理
人脸识别的技术原理多而杂，由于篇幅有限，很难将其全部列出。本文列出了一些比较典型的技术原理。
3.1 基于几何特征的人脸识别
脸部的几何特点是指脸部各部分之间的对立关系，如毛流、眼睛、鼻子和嘴巴。形状、大小、方位角和它们之间的位置关系等几何特征被描述为识别系统面部生成图像。基于几何特征的人脸ai算法是人脸相关技术深度发展近些年运行把时间很长的算法。这类识别方法依赖于人脸拓扑结构几何关系的先验知识，采用结构知识层面的方法来提取人脸的主要有机特征，并将人脸表示为一组几何特征向量，将最终识别简化为特征向量比较。
基于几何特征它的识别优点：首先，它很容易理解。它对应于人类对人脸的直观感知。第二，存储量小。每X图像只需要存储一个特征向量。第三，它减少了暴露的影响，对暴露的变化不太敏感。
基于几何特征它的识别缺点：首先，它受不透明度的影响很大。大多数人脸图像是在一个随机的、不协调的空间中拍摄和提取的。这使得从捕获的图像中实现更稳定的特征提取变得困难，而且其对面部表情和姿势的强烈变化的鲁棒性也很低。其次，局部的细微之处被忽略了。一般的几何特征只描述零件的基本形状和结构关系，所以有些信息很容易丢失。
3.2 基于特征脸的人脸识别
特征图像法是一种将人脸的整体主要特征进行识别过程的方法，它将人脸图像的整个区域视为随机矢量方向，借由主成分分析获得正交位移图的基础。其中大特征值对应的特征矢量具有与人脸相似的形状，因此被称为特征脸[18]。使用这些矢量机的线性组合，可以对人脸图像进行描述、表达和近似，以确认人脸对比。基于特征面的识别过程包括将人脸图像映射到由特征面倾斜的子空间，与特征面空间中的已知人脸进行位置比较，最后完成分类和识别方法[18]。
基于专业特征脸识别的优点是：它适用于对普通人的认可。人脸开放空间中的人脸检测分布接近未知参数，普通人脸技术接近最低值，而特殊人脸属性分析接近外围，说明越得普通的面部特征越难准确辨别，人脸特征最简单的方法抓住了普通人的统计特征。
基于专业特征脸识别的缺点是：加上灯光和角度的干扰大幅，昆虫影响了识别速率。所以面部真假识别为图像中的所有像素一次分配相同的目前的状态，来自使用角度、光线、面部表情等的于扰会导致识别过慢增大下降。
3.3 基于隐马尔可夫模型的人脸识别
隐马尔可夫各种模型初期不是主要是用于面部识别技术，而是应用于语音视频扫描以及文字的识别。隐马尔科夫建立模型是参数化的贝叶斯模型，它描述了具有随机统计优点的必经阶段。统计学特性的变化它没法然后被观察到，而必须满足通过三组观察来间接阐释。故而，隐马尔科夫人生过程是双重随机位置过程。由于隐马尔可夫模型是一个统计模型，几个空间序列可能对应于同一个特征序列，而特征序列和空间序列之间的对应关系是不确定的[1]。使用结构风险最小化来优化新模型进行生物共性直接识别和表示，避免所用单个神经系统的数字特征，并将所有器官的特征结合在一个空间转移模型中。
核心特征神经网络人脸识别方法它的优点：神经网络基本的方法来说特征提取来说是较低又简单的。不同方式这种学习过程，它会获得关于人脸识别的隐性物理表征，这是其他两种方法未能实现的。
3.4 基于神经网络的人脸识别
神经网络在人脸识别方面的应用由来已久，早在20世纪80年代就有人提出过，但由于当时人脸数据库尚未建立，因此没有得到很大的发展[21]。该方法与其他方法的不同之处在于，它不使用一套人为定义的规则，而是在典型样本上进行学习和训练，以实现面部搜索和识别的目标。
为了用神经网络技术实现人脸识别，我们首先建立一个神经网络模型，然后训练神经网络以获得降维和分类所需的神经网络参数。神经网络技术可以自动提取面部特征和阴影像素之间的相关信息，因此它可以处理不同尺寸、不同光照度和不同面部表情的图像。而且这种能力随着训练样本数量的增加而增长[21]。
基于神经网络人脸识别方法它的优点：神经网络方法对于特征提取来说是相对简单的。通过这种学习过程，它会获得关于人脸识别的隐性表征，这是其他方法难以实现的，并且在学习过程中提取人脸特征，即避免昂贵的特征提取。
基于神经网络人脸识别方法它的缺点：必须训练大量的样本，这就减慢了计算的速度。该方法只有在有足够数量的训练样本时才有较高的检测率，这就降低了方法的速度。
3.5 本章小结
本章侧重点介绍了平台构建人脸监控识别技术原理，其中包括基于几何特征的人脸识别、基于特征脸的人脸识别、基于隐马尔可夫模型的人脸识别、基于神经网络的人脸识别，为后文人脸识别算法的实现奠定理论基础。

第四章 人脸识别监控系统的应用流程
使用人脸识别技术的过程基本上包括以下步骤：人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸特征提取、人脸特征比较和人脸身份验证[19]。
4.1 人脸图像采集
获得面部图像是应用面部识别技术的先决条件，而最重要的图像获取方法是使用图像设备获取。面部识别系统可以使用实时图像，其中主要包括来自视频监控系统的图像、来自其他电子设备（如手机、电脑等）的图像以及由面部识别系统直接拍摄的图像。面部信息是通过检测人脸的存在与否来获得的，从而对人脸进行区分。目前，主要的图像采集方式是视频监控声纳，这种采集方式主要包括单相机采集和多相机采集。
独立摄像机采集，是指每台摄像机都要使其摄像机的可视区域出现，以采集图像，这种采集方式要求将摄像机的采集区域设置为最大，以达到最大的图像采集。从独立摄像机获取图像的优点是成本低，但正面人脸捕获率低，而且在繁忙地区会有严重的遮挡。
多机位协同拍摄是指在同一场景中均匀地分布几个机位，使每个机位都能对准要拍摄的不同区域。多机位联合采集的优点是极大地提高了正面人脸图像的采集速度，并能从多X图像中准确地选出质量最好的人脸图像进行识别，但由于多机位联合采集的成本较高，目前在许多城市还没有普及[1]。
4.2 人脸图像预处理
人脸图像生物处理是对人脸图像对该数字化前期处理，从图像中去除不相关的完整信息，并提取和检索恢复有用的和真实的所有信息，提高图像图片信息的可检测性，它还能最大的相当程度地简化数据对比，以消除面部整体特征提取的“障碍”，很大的提高精确识别的准确性。
通常情况下，人脸识别系统捕获的人脸图像取自监控系统。通常这些直接拍摄的图像不能直接用于人脸识别，除了整个图像中的人脸之外，还可能包含复杂的背景或其他信息，因此要使用的人脸图像仅限于整个图像中的某一区域，其余部分是无用的信息。直接拍摄的图像也会出现光线不平衡和图像模糊的情况。因此，有必要使用图像预处理技术来处理从监控摄像头直接捕获的图像，针对不同的问题使用不同的处理方法，然后获得清晰的人脸图像，为面部特征提取、对比和身份验证做好准备。
最重要的图像预处理方法包括彩色图像的灰度转换、直方图均衡化和比例转换，一是将彩色图像转换为灰度[22]。目前，大多数人脸识别算法在做识别工作之前需要将彩色图像转化为灰度图像，然后再做下一步处理，图像转化后可以减少识别过程中的计算量；二是直方图均衡化。不同地区的视频监控系统由于光照条件的不同造成图像的明暗程度也不同，这对后续的特征提取和对比非常不利。直方图均衡化的目的是使灰度分布更加均匀，提高图像的整体对比度，从而减少光照变化的影响；第三个目的是转换图像比例。主要是利用近邻差分法、线性差分法、面积差分法等方法对图像进行变换，将人脸图像放大、缩小，使其更加清晰、完整。利用图像预处理，使图像的颜色、光照和比例大小与人脸识别系统更好地匹配，以提高人脸识别的准确性。
4.3 人脸特征提取
人脸它的特征提取是人脸识别基础，是在面部预处理的基础上获得特定面部区域特征的过程，面部的特征提取目的它从面部图像中提取一组代表面部特征的数字信息[13]。通过将这些数字信息应用于两组面部图像并进行识别，可以确定这两组图像是同一面部的相同信息还是不同面部的不同信息，并识别不同的面部。特征的提取为进一步的面部图像处理和分析提供了很重要的几何内部信息。分类算法是人脸识别的基本三个步骤，对识别速度有可以造成影响，决定了最终的识别结果是什么和身份认证的准确性。
在特征提取中，根据检测方法的不同，有必要使用不同的特征提取方法。主要的面部特征提取方法有主成分分析法、几何特征法和小波法。
第一种是主成分分析法。主成分分析的识别原理是，任何人脸图像都可以通过重建几个标准脸，即特征脸，以及相应的描述单个脸的权重的集合来近似，这些集合是通过将人脸模式投射到单个特征脸上得到的；第二种方法是面部特征的几何表示。面部特征提取方法的实质是计算面部图像的一组几何特征，如眼睛、鼻子、嘴巴和眉毛之间的距离和形状，以表示面部。第三种方法是小波变换。小波变换在面部特征提取中的主要应用是提取面部毛发和Gabor特征。小波变换使我们能够处理原始人脸图案，并获得不同尺度的特征。
4.4 人脸特征比对
人脸特征匹配是将待识别的人脸动态图像与数据库中的人脸动态图像进行比较。它原因在于逐步解决的是人脸数据库中已知任何信息的人会否为未知其他信息的人的问题。比较面部特征的主要方法有以下几种。
第一种是模式匹配法。将多个传感器或者单个传感器采集到不同拍摄条件下拍照到的同一个物体多X图像进行空间匹配，或根据行业已知细节在其他图像中搜索相关重要细节，这种方法被称为模式匹配。
第二种是神经网络法。学习从量变到质变是一个前向和后向传播的中间过程，在前向传播中提取表现特征，在后向传播中适当调整损失函数参数调整权重。
第三种是三维模型法。三维建模方法是基于在矢量空间中对人脸的表示，允许模型集中的任何形状和纹理矢量的凸组合来描述一个人脸[1]。
4.5 人脸身份验证
在确认了人脸识别技术所要识别的人脸图像的对比后，必须当场核实成功匹配的人脸图像的身份信息。
第一，要确认他们的身份信息。在数据库中确认人脸后，通过面部识别系统确认被识别者的身份信息，同时找到被识别者的其他信息，如居住信息、旅行信息等。
第二，追踪他们的线索信息。通过结合视频监控和面部识别技术，可以追踪他们的轨迹，搜索和评估他们的行动，以确定一个被识别的人到达特定地点的时间、地点和行为模式。最终的面部身份验证不仅是要找出这个人是谁，而且还要获得有关其历史的信息，以确定进一步调查工作的基础和方向。
4.6 本章小结
本章主要介绍了人脸识别监控系统的应用流程，包括人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸特征提取、人脸特征比对、人脸身份验证，为后文人脸识别算法的实现奠定理论基础。从流媒体视频监控中获得的面部图像的质量往往有很多不足之处。此外，由于相机的性质，不受控制的记录条件会导致环境变化，如灯光、面部姿势、照明的变化，身体或面部动作的模糊。反过来，监控摄像头的人脸记录质量也会影响基于视频的人脸识别系统的性能和效果。

第五章 系统总体方案设计
人脸识别功能是生物特征提取的典型场景应用，其特点一是可靠性和安全性和稳定性相对较低，另一方面结合了各种机器学习、人工智能等新型技术，可能并且较灵活地应用于金融、安防等行业的身份验证、人脸识别等系列活动。进一步提升全脸识别的结果的可靠性和速度已成为面部识别技术的一个核心主题。树莓派是一个灵活的硬件设备，具有良好的成像能力，因此被许多人工智能开发者所关注。在树莓派上使用卷积神经网络一种实现面部识别的方法可以大大增加其实用性，提高面部识别的准确性和速度。
5.1 基于树莓派的人脸识别系统设计
本系统主要以树莓派作为主控制器模块，其他模块有：WIFI模块、图像采集模块、云端服务器、数据处理模块。设备采用HC-SR501人体红外感应器组件作为触发性启动的机制，该设备检测到人时被触发，树莓派会接收到它发送的信号开始一些列的工作。摄像机拍照后，通过形式图像数据将图像信息上传到百度数据智能云，并利用云图像比对技术，将上传的图像信息与云数据库中的图像信息进行比对，利用从人脸中提取的相关特征点真实信息，区分网站访客是否是陌生人，并将图片保存本地与远程传送系统结构如图1所示。
人脸识别的系统它主要由五部分组成：人脸图像采集、人脸识别、图像预处理、图像特征提取和人脸识别。系统流程如图2，系统原理如图3所示

图1系统机构图

图2人脸识别流程

图3系统原理

5.2 系统功能流程简介
人体都有恒定的体温，当有人进入HC-SR501元件它就会在接收到人体红外辐射温度发生变化时就会失去电荷平衡，向外释放电荷，后续电路经检验处理后就会产生报警信号，一个高电平信号被施加到GPIO引脚上，然后电源被施加到LED上，相机打开，相机开始拍照并确定是否是人脸。如果照片显示的是人脸，就会被上传到百度AI云，并与照片库中的照片按面部特征进行比较，如果你两X照片的面部共同特征相似度超过90％，则匹配成功。百度的云端大型数据库向树莓派发送稳定的信号，树莓派它会在本地保存访客资料并会把图片发送到主人的微信终端。如果拍摄的照片与百度云库中存储的照片匹配度低于90%，则匹配失败，百度云端的库会向树莓派发送出信号，树莓派也会在本地存储访客信息，并将其发送到主人的微信终端。由于采用了红外人体感应模块，该系统只有在被激活时才工作，其余时间都处于待机状态，这就减少了能源损耗，增加了设备的寿命。系统流程图如图4所示。

图4系统流程图

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