动态人脸识别技术流程

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 动态人脸识别系统首要包括四个构成部分，分别为：人脸图画收集及检查、人脸图画预处置、人脸图画特征提取以及匹配与辨认。动态人脸识别图画收集：不一样的人脸图画都能通过摄像镜头收集下来，比如静态图画、动态图画、不一样的方位、不一样表情等方面都能够得到极好的收集。当用户在收集设备的拍照范围内时，收集设备会主动查找并拍照用户的人脸图画。

动态人脸识别人脸检查：人脸检查在实践中首要用于人脸辨认的预处置，即在图画中准确标定出人脸的方位和巨细。人脸图画中包括的形式特征非常丰厚，如直方图特征、色彩特征、模板特征、构造特征及Haar特征等。动态人脸识别人脸检查即是把这其中有用的信息挑出来，并使用这些特征完成人脸检查。干流的人脸检查方法根据以上特征选用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一同，组合出新的很强的分类方法。

动态人脸识别人脸检查过程中运用Adaboost算法选择出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方法将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联构成一个级联合构的层叠分类器，有效地前进分类器的检查速度。