人脸识别怎么实现
人脸识别的实现方法如下：
（1）参考模板法：首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。
（2）人脸规则法：由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸。
（3）样品学习法：这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。
（4）肤色模型法：这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
（5）特征子脸法：这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。
人脸识别技术包含三个部分：
一、人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。
一般有下列几种方法：
1、考模板法。首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。
2、人脸规则法。由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸。
3、样品学习法。这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。
4、肤色模型法。这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
5、特征子脸法。这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
二、人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
三、人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。
主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
1、特征向量法。该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
2、面纹模板法。该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
人脸识别技术的应用场景：
人脸识别技术主要用于身份验证，常见的场景有小区、楼宇、校园、工厂、园区、银行等，如：智能门禁、人脸闸机、人脸考勤、智能门锁等。通过人脸识别验证身份，来保障相关场所的安全，也减少了人工审核的成本。
在安防监控中，人脸识别也意义重大，比如公众场所（地铁站、车站、街道、酒店等）的安防布控、公安部追捕嫌疑犯等。基于公众场所的安防监控摄像头，通过抓拍人脸并将结果上传公安部网络，与嫌疑犯人脸进行比对，协助公安人员的执法工作。
人脸识别技术是人工智能领域的关键技术，在智能视频监控系统具有十分广泛的应用前景。TSINGSEE青犀视频也将以AI智能检测与识别技术为核心，持续研发多场景下的智能业务系统及平台，向AI领域深耕。
