人脸识别系统由哪些内容组成？

近几年来，人脸识别技术已逐渐稳定且应用范围也越来越广。通过识别人脸来进行身份的认证，常见于消费领域及安防领域。那么，人脸识别系统由哪些内容组成？看完下文，再深入地了解人脸识别系统。

人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，定位每张人脸的边界框的坐标，追踪并锁定人脸。

八达马（BaDaMa)人脸识别

人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，在简单的2D对齐情况中，即为寻找最适合参考点的最佳仿射变换。

 人脸表征。在人脸表征阶段，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板（template）。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。 人脸匹配。在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。

人脸关键点

通过人脸检测、追踪、识别，验证此活体人脸与人脸库匹配的身份信息，并确定身份。

八达马BaDaMa人脸识别系统包含人脸识别考勤、人脸识别门禁、闸机通道等应用，结合行业已有的实力优势，不仅建立了百万级的各类图像大数据，除增强检测率与识别率外，并且错误率小，稳定性高。目前, 我们累积了识别及跟踪等各类基础算法，可以为不同客户定制出各种类型的应用案例，其中包括：人脸检测、人脸识别、人脸追踪、活体检测、眨眼检测、关键点检测。