什么是人脸识别？

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。

迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。

人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：

非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；

非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

python人脸识别及提取技术

#人脸识别

from __future__ import unicode_literals

import cv2 as cv

#视屏捕捉摄像头画面

#打开时是视频捕捉设备

vc =cv.videoCapture(0)

#无限循环

while True:

frame = vc.read()[1] #拿出照片，彩色3维数组，元组第一位为图片，后面是长宽高色素等等。

cv.imshow('videoCapture', frame)#每秒30帧，人眼帧于帧之间33毫秒间

#判断等待按键

if cv.waitkey(33) == 27: # 延时返回33毫秒无参数无限等待按键结束

break # 27=ESC

#关闭视屏捕捉设备

vc.release()

#关闭视频显示窗口

cv.destroyAllwindows() #关闭隐藏窗口，释放缓存。