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变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征
提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征
提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模
的过程。
人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特
征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹
配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，
则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识
别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比
较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。
这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行 困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。

图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图 相似性：不同个体之间的区别不大，所有的人
像匹配对比的过程。 脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很
人脸识别技术的优势 相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利
人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个 的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。
体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同 易变性：人脸的外形很不稳定，人可以通过
人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的 脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，
生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观 人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还
察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性 受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、
的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、 人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须
虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他 等）、年龄等多方面因素的影响。
生物并不通过此类生物特征区别个体。不被察 在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而
觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该 作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消
识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的 除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一
注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特 类变化为类间变化（inter-class difference），而称
点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同 第二类变化为类内变化（intra-class difference）。
于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传 对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在
感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像， 受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体
这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有 变得异常困难。

可能被伪装欺骗。
人脸识别技术的困难 作者单位：山东警察学院
人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人
工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的

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