Face Recognition(人脸识别)

face_recognition⼈脸识别模块face_recognition ⼈脸识别模块（安装之前，必须先安装dlib库）1. 基于dlib库，进⾏了⼆次封装。

号称是世界上最简洁的⼈脸识别库。

2. 训练数据集：是⿇省理⼯⼤学下属的学院利⽤13000多张照⽚为基础。

主要是以欧美⼈为主。

在 command line下安装模块时：F:\Python_AI\venv\Scripts> pip install face_recoginitonload_image_file : 加载要识别的⼈脸图像，返回Numpy数组，返回的是图⽚像素的特征向量（⼤⼩，⽅向）face_loctions: 定位图中⼈脸的坐标位置。

返回矩形框的location（top,right,bottom,left）face_landmarks: 识别⼈脸的特征点; 返回68个特征点的坐标位置（chin....）face_encodings: 获取图像中所有⼈脸的编码信息（向量）compare_faces: 由⾯部编码信息进⾏⾯部识别匹配。

#!/usr/bin/env python# !_*_ coding:utf-8 _*_import face_recognitionfrom PIL import Image, ImageDrawimport cv2# face_image = face_recognition.load_image_file('imgs/twis001.jpg')face_image = cv2.imread('imgs/twis001.jpg')face_marks_list = face_recognition.face_landmarks(face_image)pil_image = Image.fromarray(face_image)d = ImageDraw.Draw(pil_image)for face_marks in face_marks_list:facial_features = ['chin','left_eyebrow','right_eyebrow','nose_bridge','nose_tip','left_eye','right_eye','bottom_lip']for facial_feature in facial_features:# print("{}: 特征位置：{}".format(facial_feature, face_marks[facial_feature]))# d.line(face_marks[facial_feature], fill=(0, 255, 0), width=5)# d.point(face_marks[facial_feature], fill=(255, 0, 0))for p in face_marks[facial_feature]:print(p)cv2.circle(face_image, p, 1, (0, 255, 0), 1)cv2.imshow("images", face_image)cv2.imwrite("twis01.jpg",face_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# pil_image.show()#!/usr/bin/env python# !_*_ coding:utf-8 _*_import face_recognitionfrom PIL import Image, ImageDraw, ImageFontimage_known = face_recognition.load_image_file('imgs/yangmi/yangmidanr00.jpg')image_unknown = face_recognition.load_image_file('imgs/yangmi/yangmihe02.jpg')image_known_encodings = face_recognition.face_encodings(image_known)[0]face_locations = face_recognition.face_locations(image_unknown)results = []for i in range(len(face_locations)):top, right, bottom, left = face_locations[i]face_image = image_unknown[top:bottom, left:right]face_encoding = face_recognition.face_encodings(face_image)if face_encoding:result = {}matches = face_pare_faces(face_encoding, image_known_encodings, tolerance=0.5) if True in matches:print('在未知图⽚中找到了已知⾯孔')result['face_encoding'] = face_encodingresult['is_view'] = Trueresult['location'] = face_locations[i]result['face_id'] = i + 1results.append(result)if result['is_view']:print("已知⾯孔匹配照⽚上的第{}张脸！".format(result['face_id']))pil_image = Image.fromarray(image_unknown)draw = ImageDraw.Draw(pil_image)view_face_locations = [i['location'] for i in results if i['is_view']]for location in view_face_locations:top, right, bottom, left = locationdraw.rectangle([(left, top), (right, bottom)], outline=(0, 255, 0), width=2)font = ImageFont.truetype("consola.ttf", 20, encoding='unic')draw.text((left, top - 20), "yangmi", (255, 0, 0), font=font)pil_image.show()# 可以试着⽤cv2来画框，和写字 puttext#!/usr/bin/env python# !_*_ coding:utf-8 _*_import face_recognitionimport cv2img_known = face_recognition.load_image_file("imgs/joedan/cows.jpeg")img_unkown = face_recognition.load_image_file("imgs/joedan/joedan01.jpg")face_encodings_known = face_recognition.face_encodings(img_known)face_encodings_unknow = face_recognition.face_encodings(img_unkown)[0]matches = face_pare_faces(face_encodings_known, face_encodings_unknow, tolerance=0.5) print(matches)locations = face_recognition.face_locations(img_known)print(locations)if True in matches:index = matches.index(True)match = locations[index]print(match)top, right, bottom, left = matchcv2.rectangle(img_known, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)cv2.imshow("images", img_known)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()。

人脸识别算法步骤1. 前言人脸识别（Face Recognition）技术是一种基于人脸生物特征识别，实现身份认证的计算机技术。

它可以通过识别人脸图片或视频数据，自动从中提取人脸特征，将其与数据库中存储的人脸特征进行比对，从而实现人脸的自动识别和身份确认。

本篇文章将从人脸识别算法步骤、技术原理以及实际应用等方面进行介绍。

2. 人脸识别算法步骤人脸识别算法流程一般包括以下几个步骤：2.1. 图像采集首先要对需要识别的人脸进行采集，一般使用摄像头等设备进行图像采集。

随着科技的发展，可以进行二次采样等预处理方法来提高后续处理的效率。

2.2. 人脸检测人脸检测是人脸识别算法中的重要步骤，是提取人脸的关键所在。

它通过图像处理算法，对采集到的图像数据进行处理和分析，找到其中的人脸部位和位置信息。

2.3. 人脸预处理在拍摄过程中，人脸可能会有旋转、遮挡、光照、表情变化等因素影响，因此需要对图像进行预处理。

预处理包括：对图像进行灰度化、直方图均衡化、去噪等步骤。

2.4. 人脸特征提取人脸特征提取是人脸识别技术中最核心的步骤。

经过预处理后的图像，需要通过特征提取算法，从中提取出人脸的关键特征。

这些特征包括眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、下颌等位置的坐标和大小，还可以根据图像的纹理特征、颜色特征等提取出更高层次的特征。

2.5. 特征分类和识别在完成特征提取之后，需要将提取到的特征进行分类和识别。

分类方法一般包括线性判别分析、支持向量机、神经网络等。

分类结果可以与数据库中存储的人脸特征进行比对，从而进行人脸的自动识别和身份确认。

3. 人脸识别技术原理人脸识别技术的主要原理是基于计算机视觉技术，利用人脸特征的几何结构和图像信息，完成对人脸的自动识别和身份确认。

人脸识别技术主要依赖于两类算法：特征提取算法和分类算法。

特征提取算法：是将人脸图像转换为特征向量的过程，这个向量包括人脸的所有可区分的特征，比如眼睛、鼻子、唇等。

特征提取算法是人脸识别算法中最重要的步骤之一。

face_recognition库原理face_recognition是一个基于深度学习的人脸识别库，由Adam Geitgey开发。

它使用了dlib库中的深度学习模型，通过对图像中的人脸进行编码，从而实现了高精度的人脸识别。

face_recognition库的原理可以分为以下几个关键步骤：1. 人脸检测：face_recognition首先使用dlib库中的人脸检测器，检测图像中的人脸位置。

该检测器使用了一个基于梯度的人脸检测算法，可以准确地定位图像中的人脸。

2. 人脸对齐：在进行人脸识别之前，需要将检测到的人脸进行对齐，使得它们具有相似的姿态和大小。

face_recognition使用了基于人脸关键点的对齐方法，通过检测人脸中的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴等，将人脸对齐到一个统一的标准。

3. 人脸编码：对于每个对齐后的人脸，face_recognition使用一个深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对其进行编码。

这个CNN模型是在大量人脸图像上进行训练得到的，可以将每个人脸编码为一个128维的向量。

这个编码向量被认为是人脸的“特征”，具有较强的表征能力。

4. 人脸比对：在进行人脸识别时，face_recognition将两个人脸的编码向量进行比对，通过计算它们之间的欧氏距离来评估它们的相似度。

如果两个人脸的编码向量距离较近，则认为它们属于同一个人；反之，如果距离较远，则认为它们属于不同的人。

5. 人脸识别：基于人脸比对的结果，face_recognition可以实现人脸识别功能。

给定一个待识别的人脸图像，它可以与已知的人脸进行比对，从而判断出这个人脸属于哪个已知的人。

通常，我们可以将已知人脸的编码向量保存在数据库中，每次进行识别时，都需要将待识别的人脸与数据库中的人脸进行比对，找到最相似的人脸。

总结起来，face_recognition库的原理是通过人脸检测、人脸对齐、人脸编码和人脸比对等步骤，实现了高精度的人脸识别。

face_recognition原理Face recognition（人脸识别）是一种基于人脸生物特征的自动识别技术，通过比对和匹配人脸图像中的特征点来确定一个人的身份。

它已经广泛应用于人脸解锁、安全监控、身份验证、自动化检测等众多领域。

Face recognition 原理分为两个主要步骤：人脸检测和人脸特征抽取与匹配。

人脸检测是在图像中找到人脸的位置。

传统方法使用基于特征的方法，比如Haar-like特征和HOG特征。

这些方法通过计算图像中一些特征的数值来判断是否存在人脸。

近年来，深度学习方法也开始广泛应用，使用卷积神经网络（CNN）进行人脸检测。

CNN通过多层卷积操作提取图像中的特征，使用分类器判断图像中是否存在人脸。

人脸特征抽取与匹配是通过对人脸图像进行特征提取，然后进行对比和匹配来确定人脸身份。

传统的方法使用的特征是基于形状或纹理的，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

这些方法通过计算人脸图像的主要特征或者采用分类方法来进行人脸识别。

然而，这些方法受到光照、姿态和遮挡的影响，导致准确度较低。

近年来，深度学习的方法应用起来更加普遍，特别是卷积神经网络（CNN）。

CNN通过多层卷积和池化操作提取人脸图像的特征，并通过全连接层得到中间向量表示。

这些表示被用于判断两个人脸图像是否来自同一个人。

在人脸图像匹配中，通常使用欧氏距离或余弦相似性来度量两个人脸图像之间的差异。

通过计算特征向量之间的相似度得到一个分数。

如果分数超过一个预定义的阈值，则认为两个人脸来自同一个人。

然而，人脸识别仍然面临一些挑战。

首先，对光照、姿态和表情的变化比较敏感，这会导致人脸匹配的降低。

其次，存在一种称为“非重复记录”的攻击，攻击者试图在不同情况下以不同的身份进行注册。

此外，人脸识别还需要解决一些伦理和隐私问题，包括人脸图像的合法获取以及应用程序的合规性。

为了克服这些挑战，研究人员正在不断改进人脸识别技术。

生物识别技术----人脸智能识别技术一、人脸识别技术概念人脸识别技术（Face Recognition)是一种依据人的面部特征（如统计或几何特征等），自动进行身份鉴别的一项新兴生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。

它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，综合运用了数字图像/视频处理、模式识别等多种技术。

人脸识别虽指对人体脸部的识别，特指脸部眼、鼻、口以及面颊等部位的识别。

人脸识别技术又称为面像识别。

人脸识别技术又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。

这些叫法的含义有细微的差别，特定意义上的人脸识别一般依据视频中活体人脸进行身份识别，比如门禁等应用，而面像识别、人像识别则强调的是像，以确定人像图片中人物的身份为主，比如照片、画像比对等应用。

二、人脸识别技术三个主要环节人脸检测(Face Detection):实现人脸自动提取采集，从摄像机视野或图片内的复杂背景图像中自动提取人的面部图像。

确认检测目标的人脸属性。

人脸确认(Face Verification):将某人面像与指定人员面像进行一对一的比对，根据其相似程度（一般以是否达到或超过某一量化的可信度指标/阀值为依据）来判断二者是否是同一人。

人脸鉴别(Face Identification)：将某人面像与数据库中的多人的人脸进行比对（有时也称“一对多”比对），并根据比对结果来鉴定此人身份，或找到其中最相似的人脸，并按相似程度的大小输出检索结果。

三、人脸确认与鉴别的两种使用模式身份指认（judgment)：在该种模式下，计算机需要明确回答某人的身份是或非，给出问题的明确解答，通常用于数量和范围有限人群的识别，比如门禁等。

身份检索（search）：计算机不需要明确回答某人的身份是或非，只需给出一个相似候选队列，这种模式通常用天大规模无限人群的识别，比如公共场所出安检布控、公安照片比对等。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进展身份识别的一种生物识别技术。

用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进展脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

中文名人脸识别别名人像识别、面部识别工具摄像机或摄像头传统技术可见光图像的人脸识别处理方法人脸识别算法用途身份识别1技术特点2技术流程▪人脸图像采集及检测▪人脸图像预处理▪人脸图像特征提取▪人脸图像匹配与识别3识别算法4识别数据5配合程度6优势困难▪优势▪困难7主要用途8应用前景9主要产品▪数码相机▪门禁系统▪身份辨识▪网络应用▪娱乐应用10应用例如技术特点编辑人脸识别传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。

但这种方式有着难以克制的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。

解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。

但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。

迅速开展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。

它可以克制光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。

这项技术在近两三年开展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。

人脸与人体的其它生物特征〔指纹、虹膜等〕一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比拟人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性〞；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进展多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人〞的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

技术流程编辑人脸识别系统主要包括四个组成局部，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

1 绪论1.1人脸表情识别研究的目的和意义人脸是人最重要的外貌特征，由于脸部信息可以通过非接触的方式（如摄像头）取得，所以非常适合于作为身份鉴别的依据。

人脸识别就是对于输入的人脸图像或者视频，首先判断其中是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步确定每张人脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，并依据这些信息，进一步提取每张人脸中所蕴含的身份特征，并将其与已知人脸库中的人脸进行对比，从而识别每张人脸所代表的个人。

人脸识别是一个交叉学科，它的研究内容涉及计算机视觉、模式识别、计算机图形学、图像处理、生理学、心理学、认知科学等。

人脸识别技术可采用非接触式的、连续的和实时的方式，在国家安全、军事安全和公安、司法、民政、金融、民航、海关、边境、口岸、保险及民用等领域实际应用具有极广阔的前景。

这一技术典型应用如下：（1）身份鉴定（一对多的搜索）：在鉴定模式下，确定一个人的身份，该技术可以快速地计算出实时采集到的面纹数据与面像数据库中已知人员的面纹数据之间的相似度，给出一个按相似度递减排列的可能的人员列表，或简单地返回鉴定结果（相似度最高的）和相对应的可信度。

（2）身份确认（一对一的比对）：在确认模式下，待确认人已知的面纹数据可以存储在智能卡中或数码记录中，该技术只需要简单地将实时的面纹数据与存储的数据相比对，如果可信度超过一个指定的阀值，则比对成功，身份得到确认。

（3）监视：可以在监控范围内发现人脸，而不论其远近和位置，能连续地跟踪该人脸图像并将其从背景中分离出来，将面像与监控列表进行比对。

整个过程完全是无需干预的，连续的和实时的。

（4）面像数据压缩：能将面纹数据压缩到84字节以便用于智能卡、条形码或其他仅含有有限存储空间的设备中。

（5）多通道的人机交互界面:可以把跟踪得到的人脸表情作为一种人机交互的手段。

为使用者提供一个个性化、智能、便捷的工作环境，这也是智能计算机研究的重要内容。

人脸表情识别研究的主要目的在于：（1）在人机接口中实现计算机对人脸面部表情的自动识别；（2）在视频片段检索中实现面部表情的跟踪与识别；（3）研究人脸表情编码模型，解决低带宽的脸部数据传输、多媒体中的脸部图像压缩等问题。

摘要摘要随着社会的发展，各个方面对快速有效的自动身份验证的要求日益迫切。

由于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份验证的理想依据。

这其中，利用人脸特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征，它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。

人脸识别是一个涉及面广且又很有挑战性的研究课题，近年来关于人脸识别的研究取得了较大的进展。

关键词：人脸识别，AT89C51单片机，液晶显示器AbstractAs the development of the society, there are increasing demands in automatic identity check. Since some biological characteristics are intrinsic and stable to people and are strongly different from one to the others, they can be used as features for identity check. Among all the characteristics of human, the characteristics of face are the most direct tools which are friendly and convenient and can easily be accepted by the customers.Face recognition is an extensive and challenging research problem. Recently, significant progresses have been made in the technology of the face recognition.Key word:AT89C51 MCU，human face recognition，LCD目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅱ)第1章绪论 (3)1.1人脸识别系统的背景和意义 (3)1.2国内外人脸识别系统的研究现状 (4)1.2.1国外的发展概况 (4)1.2.2 国内的发展概况 (5)1.3 本论文的内容 (5)1.4 本文的任务 (5)第2章人脸图片识别总体方案设计 (6)2.1系统硬件结构 (6)第3章系统硬件部分的设计与实现 (7)3. 1硬件设计基本流程 (7)2.2单片机的发展概况及其选择 (8)3.2 AT89C51单片机的介绍 (8)3.2.1 AT89C51单片机的特点 (14)3.2.2 AT89C51单片机的硬件结构 (15)3.3 图片的导入 (15)3.3.1 MAX232资料简介 (16)3.4显示器的选择 (18)3.5.1 12864液晶介绍 (18)3.6 EPROM和RAM的综合扩展 (32)3.6.1 62256 RAM芯片介绍 (33)3.6.2 27256 EPROM芯片介绍 (34)3.6.3 74LS373 锁存器原理 (36)第4章系统可靠性的设计 (40)4.1 硬件可靠性的设计 (40)4.2 本系统中的抗干扰的预防措施 (40)致谢 (42)参考文献 (43)第1章绪论1.1人脸识别系统的背景和意义鉴别人的身份是一个非常困难的问题，传统的身份鉴别方法把这个问题转化为鉴别一些标识个人身份的事物，这包括两个方面：①身份标识物品，比如钥匙、证件、ATM卡等；②身份标识知识，比如用户名和密码。

人脸识别基本名词在人脸识别领域，有一些基本的名词和概念，下面是其中一些常用的：1.人脸检测（Face Detection）：人脸检测是指通过算法和技术来自动检测图像或视频中的人脸区域。

它是人脸识别的第一步，用于确定图像中是否存在人脸。

2.人脸对齐（Face Alignment）：人脸对齐是将检测到的人脸在图像上进行标准化和调整，使得人脸区域具有一致的位置、大小和朝向，以便进行后续的特征提取和比对。

3.特征提取（Feature Extraction）：特征提取是从人脸图像或人脸区域中提取出有助于识别和表征的关键特征。

常用的特征包括颜色、纹理、形状和局部特征等。

4.特征向量（Feature Vector）：特征向量是特征提取过程中得到的数值化表示，它将人脸特征转换为向量形式，用于进行人脸匹配和识别。

5.人脸匹配（Face Matching）：人脸匹配是指对两个或多个人脸图像或人脸特征进行比对，以确定它们是否属于同一个人或是否相似。

匹配过程可以采用相似度度量方法，如欧氏距离、余弦相似度等。

6.人脸识别（Face Recognition）：人脸识别是指将输入的人脸图像与已知数据库中的人脸进行比对，然后确定其身份或标识。

它可以用于人脸认证、身份验证、身份辨认等应用。

7.人脸数据库（Face Database）：人脸数据库是存储人脸图像、人脸特征和标注信息的集合，用于人脸识别系统的建立和训练。

通常包括多个人的人脸数据。

8.活体检测（Liveness Detection）：活体检测是为了防止使用照片、视频或面具等伪造物进行攻击而引入的技术。

它通过分析人脸动作、纹理、光照等特征，判断图像或视频中的人脸是否为真实的活体。

以上是人脸识别领域的一些基本名词和概念，它们构成了人脸识别技术的基础，用于实现人脸的检测、对齐、特征提取、匹配和识别等功能。