人脸识别基于何种数据库？(人脸识别是基于什么数据库)

随着技术的不断发展，人脸识别越来越被广泛应用。从手机解锁、身份认证，到公安领域的安全防控，人脸识别系统的应用范围越来越广泛。而其中一个重要的组成部分就是人脸数据库。

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人脸数据库是指一个包含大量人脸图像、特征值及与之相关信息的，它是人脸识别的基础。根据使用场景和目的不同，人脸识别系统所使用的数据库也有所不同。下面将从不同角度介绍人脸识别基于何种数据库。

1. 研究用数据库

在人脸识别的研究领域，对算法性能的评估需要大量的训练数据，同时需要有完整的人脸特征点位置和人脸边界框位置，以便进行识别率和性能的评估。在这种情况下，一般采用大规模的公开数据库，例如Labeled Faces in the Wild (LFW)、Youtube Faces (YTF)、CelebFaces Attributes (CelebA)等。

LFW数据库是由美国加州大学伯克利分校的研究实验室发布的一个大规模的人脸图像数据库，包含超过13,000个人的4,000多张人脸图片。该数据库中包含一些难以识别或特殊情况下的人脸，对于算法的鲁棒性测试非常有用。

YTF数据库是由谷歌发布的一个人脸识别视频数据库，包含3,425对来自1,595个人的视频序列，每对序列之间的时间差不超过7年。

CelebA是一个包含超过200,000张人脸图片的大规模人脸数据库，用于人脸识别、属性识别等相关研究。该数据库采用了基于美国1990年人口普查的样本来建立一部分的人脸样本，并通过互联网收集其余的样本，具有代表性。

2. 商用数据库

商用人脸识别系统的要求比研究用途更加具体、实用，它需要更为全面和完整的人脸库，并且需要考虑到人脸库的多样性和适用性，以达到更好的识别效果。商用人脸识别系统的数据库一般由商用厂商根据各自的业务需求建立。

例如，中国的商汤科技是目前较为知名的人脸识别技术企业之一，其人脸数据库主要包含娱乐、零售、金融、安防等领域可以使用的各种数据组。在商用领域，数据的质量、数量是影响一个人脸识别厂商成功的主要关键。

3. 数据库

在公安和安全领域，选择合适的人脸识别数据库对于技术效果和实际运用具有至关重要的意义。以中国公安部“天网工程”为例，该项目的数据库主要包括两个方面的内容，一是公安部门从各地警方获取的身份信息和通缉信息，二是通过现场采集获得的人脸信息。然后，再通过高性能服务器将这些信息进行整合、标准化处理，并形成完整的信息体系。

的数据库一般是不对外公开的，但是这些数据对于公共安全和民生保障具有重要作用。

综上所述，人脸识别技术的发展与优秀的人脸识别数据库是分不开的。研究用数据库主要用于算法性能的评估和对新技术的探索，商用数据库主要用于商业应用，而数据库则主要用于公共安全和稳定。随着技术的不断发展和应用需求的不断增加，在建立更完备、有效的人脸库的同时，如何保障数据安全和隐私问题也是需要着重考虑的。

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• 人脸识别的原理是什么
• 如何使用yale大学的人脸数据库进行人脸识别的训练，python语言

人脸识别的原理是什么

人脸识别技术最开始是应用在手机人脸识别解锁上面，但是随时人脸识别技术的更新迭代，已经迅速的取代了传统的IC卡指纹密码门锁。人们不再饱受忘带钥匙、忘记开锁密码或者手指脱皮等尴尬哗衫的情况，通过人脸识别功能只需刷脸即可迅速的进出小区/家门。

  人脸识别门禁在普通人看来虽是极具科技性的产坦败品，但是它的工作原理却很简单。总结起来就是人脸采集、建模存储、人脸比对、身份验证等四个步骤，往下为大家详细分解其工作原理，希望大家能对人脸识别门禁有着较为清晰的认识。

  首先是，人脸采集。和让芦颤手机的人脸识别一样，之一步是需要对你的面部进行采集。在之一次录入人脸数据时，需要通过摄像头对你脸部的正面、左右侧面进行采集。这是目前普遍的人脸识别门禁的做法，而汉玛智慧人脸识别门禁则有所不同，它除了支持现场的人脸识别数据采集，还支持由用户终端上传人脸识别数据，再通过管理员后台审核通过就可以完成数据的首次录入。

  然后就是建模存储。当人脸数据采集完成后，会通过后台系统的统一处理，比如提取人脸的特征并进行数字化建模并加密存储进数据库生成索引。并且绑定属于这个人的所有信息如姓名、住址等信息，方便物业公司和网格人员的管理。后面在通过人脸识别门禁的摄像头取样的时候，就可以拿当前取样的人脸识别分析和后台人脸模型的特征进行搜索匹配。

接着就是人脸比对了。前面说到，做好建模存储生成索引后，只需要在人脸识别门禁面前走过，摄像头会动态跟踪取样并生成特征数据，再通过和比对库中的数据进行匹配，就可以快速的确认这个人的身份，并显示与这个人绑定的相关信息。另，在人脸识别技术应用到手机的初期，就出现过使用照片骗过人脸识别系统并成功解锁手机的案例。归根到底，这只是算法的问题，目前除了手机，人脸识别门禁也采用了3D面部识别的技术，能够判断是真人还是照片，有效的解决了这个尴尬的问题。

人脸识别的原理如下：

其实机器本来并不擅长识别图像，比如这张图片在机器眼里只是一串0和1组成的数据，机器并不能理解这个图像有什么含义。所以想让机器学会认识图像，就需要我们给它编写程序算法。

当我们描述一个人的长相的时候，大多会用到类似这样的词汇，比如瓜子脸、

柳叶眼

、蒜头鼻、樱桃嘴。所谓长相很大程度上取决于人脑袋和五官的形状。

最早的人脸识别就是采用这样的方法。首先机器会在图像中识别出脸所在的位置，然后描绘出这张脸上的五官的轮廓，获得人脸上五官的形状和位置信息。比如两个眼睛之间的距离，鼻尖嘴角连线在水平方向上的角度等等。

就可以通过这些数据判断这张脸是不是已知的某张脸。或者是直接在数据库中找出这是哪一张脸。但是这种方式获得的特征数据比较少，结果也并不是特别准确。现在我们已经有了更先进的算法对图像进行处理和比较。

比如一些算法不再是从图像上描点连线，而是直接对比两张脸的图像，这样就相当于更全面细致的获取了更多的特征信息。

比如两个眼睛之间的距离，鼻尖嘴角连线在水平方向上的角度等等。这样就可以通过这些数据判断这张脸是不是已知的某张脸。

或者是直接在数据库中找出这是哪一张脸。但是这种方式获得的特征数据比较少，结果也并不是特别准确。现在我们已经有了更先进的算法对图像进行处理和比较。比如一些算法不再是从图像上描点连线，而是直接对比两张脸的图像，这样就相当于更全面细致的获取了更多的特征信息。

现歼李在机器在人脸识别的正确率上甚至全面超过了人类。不过随着越来越多的领域，尤其是

金融行业

采用

人脸识别技术

，问题就出现了，比如可能会有不法分子利用别人的照片登录这个人的账户，盗取财产。

一个解决的方案是让操作者在进行登录的时候做一些表情，这样就可以判断出这不是一张静态的照片。但即使是这样，不法分子还是可以通过拍视频或者建模的方式模拟出这敏腊些表情动作。

所以在一些对安全性要求比较高的场合，人脸识别设备会增加一些特殊的装备来判断自己正在识别的是不是一个活生生的人。比如可以加装3D传感器、红外摄像仪等设备来感知摄像头前到底是一张冷冰冰的平面图像，氏拿迟还是一张有温度的立体的脸。

当然，人脸识别技术还不够完美，不法分子总是会想出新的招数来进行攻击，而技术也正是从这一次一次的防御中不断自我完善的。现在的人脸识别技术，在各种

手机APP

中和我们的生活中得到了广泛应用，虽然方便了生活，但也存在着弊端，相信在不久的将来，人脸识别技术会更加精进和方便。

人脸识别是一种软件层面的算法,用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份,其中该人的脸是可见的。

其实机器本来并不擅长识别图像，比如这张图片在机器眼里只是一串0和1组成的数据，机器并不能理解这个图像有什么含义。所以想让机器学会认识图像，就需要我们给它编写程序算法。

当我们描述一个人的长拦野吵相的时候，大多会用到类似这样的词汇，比如瓜子脸、柳叶眼、蒜头脊乎鼻、樱桃嘴。所谓长相很大程度上取决于人脑袋和五官的形状。

最早的人脸识别简侍就是采用这样的方法。首先机器会在图像中识别出脸所在的位置，然后描绘出这张脸上的五官的轮廓，获得人脸上五官的形状和位置信息。比如两个眼睛之间的距离，鼻尖嘴角连线在水平方向上的角度等等。

人脸识别的原理是用相机或摄像机采集包含人脸的图像或视频流，自动检测和跟踪图像中的人脸，从而识别出检测到滚空差的人脸。人脸识别是基于人的面部特征信息的生物识别技术，其本质是图像处理。

或者，手机处理图像时，需要检查面部器官亏丛的几何形状和器官之间的距离。上述操作完成后，将与之一次输入的面部特征进行比对，从而实现信息认证成功，解锁手机。

传统的人脸识别技术主要基于可见光图像，但是这种方法有着不可克服的缺陷，特别是当环境光发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。

人脸识别技术经过科技的发展，基于主动近红外图像的多光源

人脸识别

技术。它能克服光线变化的影响，取得了大皮优异的识别性能。整个系统在准确性、稳定性和速度方面的性能超过了3D图像人脸识别。这项技术在最近两三年发展迅速，使得人脸识别技术逐渐实用化。

如何使用yale大学的人脸数据库进行人脸识别的训练，python语言

基于特征脸(PCA)的人脸识别方法

特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种更优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识旅搭岁别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有拆睁一些改进型的特征脸方法。

比如人脸灰度照片40×40=1600个像素点，用每个像素的灰度值组成的矩阵代表这个人的人脸。那么这个人人脸就要1600 个特征。拿一堆这样的样本过来做pca，抽取得到的枝敬只是在统计意义下能代表某个样本的几个特征。

人脸识别可以采用神经网 络深度学习的思路，国内的ColorReco在这边有比较多的案例。

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