人脸识别系统由识别模块、图像处理模块等组成

三，技术流程

人脸识别系统主要由四个核心模块组成,包括人脸图像采集和检测,优化后的预处理步骤,身份验证阶段(匹配)以及分类识别阶段(识别)

人脸图像采集及检测

人脸图像采集：能够获取到多样化的面部表情信息的摄像设备能够有效捕捉各种类型的面部图像信息包括静态状态下的人物照片动态状态下的人物视频片段以及不同角度和表情状态下的面部细节信息等数据资源均能通过该系统实现高质量的成像效果当一个用户位于采集设备的有效拍摄范围内时系统会自动识别并记录该用户的面部特征信息从而实现精准的人脸识别功能

其中的人脸检测技术：在实际应用中被用来作为人脸识别过程中的预处理环节。该技术的主要工作是提取有用信息并结合相关特性来进行识别。而在这类图像中所包含的是丰富的模式信息，在直方图特性和颜色特性等方面均表现得尤为突出；此外还包括模板特性和结构特性等多种类型；同时还有被广泛应用于计算机视觉领域的Haar特性和其它一些新型算法特性等

现有的主流人脸检测方案基于上述特征采用了Adaboost学习策略。该策略是一种经典的用于分类的方法，在集成多个较弱的分类器的基础上构建出一个强而有力的新分类系统。

在进行人脸检测时，我们利用Adaboost算法筛选出最具代表性的矩形特征作为弱分类器。接着通过加权投票机制将多个弱分类器集成形成一个强大的分类系统，在此基础上再将训练得到的一系列强特征依次连接构