人脸识别概述及基于多显卡服务器实现百万底库人脸比对的简单实现方案

基础知识介绍

人脸识别流程

人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：

• 一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库，

• 二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，

• 三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。

根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。

人脸图像的采集与预处理

人脸图像的采集与检测具体可分为人脸图像的采集和人脸图像的检测两部分内容。

**人脸图像的采集：**采集人脸图像通常情况下有两种途径，分别是既有人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集。一些比较先进的人脸识别系统甚至可以支持有条件的过滤掉不符合人脸识别质量要求或者是清晰度质量较低的人脸图像，尽可能的做到清晰精准的采集。既有人脸图像的批量导入：即将通过各种方式采集好的人脸图像批量导入至人脸识别系统，系统会自动完成逐个人脸图像的采集工作。人脸图像的实时采集：即调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。

人脸图像的预处理：人脸图像的预处理的目的是在系统对人脸图像的检测基础之上，对人脸图像做出进一步的处理以利于人脸图像的特征提取。人脸图像的预处理具体而言是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等一系列的复杂处理过程来使得该人脸图像无论是从光线、角度、距离、大小等任何方面来看均能够符合人脸图像的特征提取的标准要求。在现实环境下采集图像，由于图像受到光线明暗不同、脸部表情变化、阴影遮挡等众多外在因素的干扰，导致采集图像质量不理想，那就需要先对采集到的图像预处理，如果图像预处理不好，将会严重影响后续的人脸检测与识别。研究介绍三种图像预处理手段，即灰度调整、图像滤波、图像尺寸归一化等。

灰度调整：因为人脸图像处理的最终图像一般都是二值