人脸识别技术（Face Recognition， Facial Recognition）是一种依据人的面部特征，如统计或几何特征来自动进行身份鉴别的一种技术，它综合运用了数字图象/视频处理、模式识别等多种技术。

    人脸识别指对人体脸部的识别，特指脸部眼、鼻、口以及面颊等部位的识别。人脸识别技术又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。这些叫法的含义有细微的差别，人脸识别一般依据视频中活体人脸进行身份识别，比如门禁等应用；而面像识别、人像识别则强调的是像，以确定人像图片中人物的身份为主，比如照片比对等应用。

    （1）人脸识别技术具有性价比高、经济、可扩展性良好的特点。因为人脸识别技术比其他的人体生物特征识别技术的性能要优越，它不要人的行为的配合能方便有效地核查人的身份，而且只需通用的PC硬件及相关软件，因而经济、性价比高；由于其直观、准确，且应用更为广泛，因此具有良好的可扩展性能。

    对比表:  附件下载

人像比对系统架构图

    由于人脸检测技术是人脸识别系统的基础，因此下面将重点对人脸检测技术的实现展开论述。在此使用的是广义的“人脸检测”概念，包括了图像预处理、人脸粗检、人脸细检、归一化（统一图像规格）、光照补偿（以改善图像质量）等过程。对于智能数字监控系统而言，与人脸检测技术的结合可以实现如下目的：

    1）利用人脸检测技术从原始视频流中检测并分离出人脸图像加以保存，可以获得无损的清晰人脸照片，同时为事后通过人脸照片检索视频奠定基础；

    2）针对人脸区域进行光照补偿，改善图像关注区域的视觉效果；

    3）人脸检测结果可作为音视频压缩卡编码状态转换的触发信号，可有效改善编码质量、提升编码效率。

    对于PC型数字监控系统而言，其音视频采集、编码过程一般由音视频压缩卡上板载的DSP（数字信号处理器）完成；应用系统则一般运行于操作系统平台之上，完成录像（存储）、视频预览及回放、视频传输、系统配置等任务。在PC型数字监控系统上要实现人脸检测功能有三种途径：

    1）在音视频压缩卡板载的DSP上完成人脸检测。这种实现方式的优点是无需通过PCI总线传输未经编码的原始视频流到监控主机，减轻了对PCI总线的传输压力；其缺点则是对DSP的音视频编码过程造成一定的性能下降，对于负荷饱和的DSP而言，需要减少音视频编码的路数（如四路变为两路）以完成人脸检测。

    2）基于监控主机的CPU完成人脸检测。这种实现方式的优点是不影响音视频压缩卡的编码，不会给板载DSP带来新的负荷，同时由于目前监控主机一般采用P4以上的高性能PC，与基于DSP的人脸检测相比具有一定的效率优势；其缺点则是需通过PCI总线传输未经编码的原始视频流到监控主机，加重了对PCI总线的压力。同时，一定程度上也提升了CPU的占用率（一般会达到60-70%）。

    3）结合使用音视频压缩卡的DSP及监控主机的CPU。由板载DSP完成图像预处理及人脸粗检，粗检结果由DSP通过PCI总线传至主机（数据量比未编码的原始视频流少1-2个数量级），最终由CPU完成人脸检测。这种方式综合了1）、2）两种方式的优点，同时又避免了二者的不足，因此在实际应用过程中得到了普遍的应用。

    完成人脸检测过程后，检测到的人脸图像由数字监控应用系统调用人脸检测SDK实现压缩、关联存储、检索。这里所称“关联存储”是指通过视频通道ID、时间将人脸图像与视频进行关联。