相信大家对于人脸识别都不陌生。我们的智能手机都可以实现人脸识别功能。相信不久之后，人脸识别将变成主流。人脸识别系统也将越来越常见。下面带大家一起来看一下关于人脸识别的几个概念。

人脸检测是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。

人脸识别系统中的检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。

常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的人脸识别过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输入图像尺寸”、或“小脸尺寸限制、或人脸数量上限的方式来加速算法。

2.人脸配准

人脸配准是定位出人脸上五官关键点坐标的一项技术。

人脸识别系统的配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义(常见的有5点、68点、90点等等)。

当前效果的较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。因此，若不计入图像缩放过程的耗时，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸提特征过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。

3.人脸属性识别

人脸属性识别是识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性值的一项技术。

一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”，输出是人脸相应的属性值。人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐(旋转、缩放、扣取等操作后，将人脸调整到预定的大小和形态)，然后进行属性分析。

常规的人脸识别系统属性识别算法识别每一个人脸属性时都是一个独立的过程，即人脸属性识别只是对一类算法的统称，性别识别、年龄估计、姿态估计、表情识别都是相互独立的算法。但新的一些基于深度学习的人脸属性识别也具有一个算法同时输入性别、年龄、姿态等属性值的能力。以上是人脸检测，人脸校准，人脸属性识别的改变。人脸识别系统是以这些技术为基础，进行的。科技在不断进步，相信人脸识别将越来越智能，行业的春天即将到来。

以上内容是为大家介绍的关于人脸识别系统未来发展趋势分析的全部内容，相信大家看后也会有所了解，后期有需要可以电话联系我们或者关注我们的网站。