人脸识别的基本原理是通过算法提取人脸图像的特征信息,并与数据库中的特征进行比对,从而实现身份识别或验证。其核心步骤包括:
- 人脸检测:从图像或视频中定位人脸区域,常用方法有Haar级联、HOG+SVM或深度学习模型(如MTCNN)。
- 人脸对齐:校正人脸角度和尺度,使面部特征标准化(如旋转、缩放至统一尺寸)。
- 特征提取:通过卷积神经网络(CNN)等模型提取人脸的深层特征向量(如FaceNet的128维嵌入向量)。
- 特征匹配:计算待识别特征与数据库特征的相似度(如余弦相似度),设定阈值判断是否匹配。
举例:手机解锁时,摄像头捕捉用户人脸,系统提取特征后与预存模板比对,若相似度超过阈值则解锁成功。
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