中国科技信息2024年第2期�CHINASCIENCEANDTECHNOLOGYINFORMATIONJan.2024-74-◎两星推荐随着科技的不断发展与进步，人脸识别技术已经成为生物识别领域中的重要分支，被广泛应用于安全监控、身份认证、人机交互等领域。本文将对人脸识别系统的技术进行分析，包括人脸预处理、深度特征提取、训练损失设计、人脸匹配等环节，并探讨当前人脸识别系统所面临的技术挑战以及未来发展方向。概述在机器智能领域中，人脸识别系统的目标是将人类的面部特征转化为机器可理解的数据，从而实现自动化识别和认证。虽然人类对于人脸识别已经习以为常，但是对于机器来说，理解和计算面部特征以实现准确的人脸识别却是一项具有挑战性的任务。具体而言，机器需要处理许多复杂的特征和因素，例如光照条件、面部角度、面部覆盖程度、胡须、口胡、眼镜等。这些因素都会对人脸识别的准确性和可靠性产生影响。光照条件的变化可能会使人脸识别系统的准确性下降，因为不同的光照条件会导致面部特征的变化和差异；面部角度和覆盖程度也会影响人脸识别的准确性，因为这些因素可能会掩盖或改变某些面部特征。传统的人脸识别技术主要依赖于手动设计的特征，如SVM和LBP等代表性方法。近年来，随着深度学习和神经网络的迅速发展和计算资源的不断增强，主流的人脸识别方法已经开始应用深度学习来建模和解决这个问题。图1描述了深度学习框架中人脸识别模型的“训练”和“推理”流程。人脸识别模型的训练流程主要包括两个步骤：首先是人脸图像的预处理，然后是模型的训练。而使用训练好的模型进行人脸识别的流程则主要包含三个步骤：预处理、模型推理和人脸匹配。在工业应用场景中，为了抵御各种攻击手段如打印、视频重播和3D面具等对人脸识别系统的干扰，通常会在预处理流程中加入人脸防伪技术。上述两个流程中包含了人脸识别技术中的四大关键模块：人脸预处理、深度特征提取、用于人脸匹配的训练损失设计以及基于嵌入向量的人脸匹配。接下来，本文将逐一深入解析这些模块。技术分析人脸预处理如前所述，人脸识别易受到照明、遮挡、姿态等条件的影响。为了解决这些问题，人脸预处理成为系统中的重要环节。在实践中，人脸通常隐藏在复杂的图像或视频中，因此行业曲线开放度创新度生态度互交度持续度可替代度影响力可实现度行业关联度真实度人脸识别系统技术分析王贤兵王贤兵瑞庭网络技术（上海）有限公司王贤兵，华中科技大学计算机专业硕士，算法架构师，主要研究方向包括：计算机视...
