人脸识别用到什么技术 人脸识别所涉及的技术有哪些

1、基础人脸检测技术

人脸识别的第一步是通过摄像头或图片获取人脸图像，并对图像进行预处理和特征提取。基础人脸检测技术是实现这一步的关键技术之一，包括Haar特征分类器、HoG特征检测器等。这些技术可以在图像中精确地识别出人脸的位置和大小信息，为后续的人脸识别算法提供准确的人脸图像。

2、人脸对齐技术

由于人脸图像的拍摄角度、角度等因素的影响，获取到的人脸图像可能存在一些姿态上的差异，这会对后续的人脸识别产生很大的影响。为了解决这个问题，需要对图像进行人脸对齐处理。人脸对齐技术可以将头部姿态、表情、嘴唇位置等进行标准化处理，使得人脸图像在维度上与其他人脸图像保持相似度，提高识别准确率。常用的人脸对齐技术包括模型对齐、基于特征点和基于姿态估计等。

3、特征提取技术

特征提取技术是实现人脸识别的核心技术之一。通过对人脸图像的特征提取，可以将人脸图像转换为一个数字向量或特征描述子， 并对这些数字特征进行聚类、分类等操作。特征提取技术包括局部二值模式（LBP）特征、霍夫曼代表性特征（HOG）以及纹理特征等。通过对这些特征进行有效的给予加权和组合，既能够提高识别准确率，又能够降低识别的计算复杂度。

4、人脸识别算法

人脸识别算法是将以上技术进行有机整合的重要环节。目前应用比较广泛的人脸识别算法包括支持向量机（SVM）、k最近邻（k-NN）、卷积神经网络（CNN）等。这些算法通过将图像的多种特征进行有机组合，实现对人脸图像的快速高效的识别，并在人脸识别的核心功能（如人脸搜索、人脸验证等）中得到广泛应用。