浅谈酒店人脸识别系统的组成

　酒店人脸识别系统的人脸识别系统主要由四个组件组成：人脸图像采集和检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、匹配和识别。

　　酒店人脸识别系统的人脸图像的采集与检测

　　面部图像收集：可以通过相机镜头收集静态图像、动态图像、位置、表情等多种面部图像。当用户在收集设备的拍摄范围内时，收集设备会自动搜索和拍摄用户的面部图像。

　　面部检测：面部检测实际上是面部识别的预处理，即在图像中准确测量人的面部位置和大小。面部图像中包含的图案功能非常丰富，包括直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征、Haar特征等。面部检测是挑选这些有用的信息，利用这些特征进行面部检测。

　　酒店人脸识别系统的面部图像预处理

　　面部图像预处理：面部的图像预处理是基于面部检测结果处理图像，最终执行特征提取的过程。由于各种条件的限制和随机干扰，系统获得的原始图像往往不能直接使用，在图像处理的早期阶段需要进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于面部图像，预处理过程主要包括面部图像的光线校正、灰度转换、直方图均衡化、规范化、几何校正、滤镜和锐化等。

　　酒店人脸识别系统的人脸图像特征提取

　　面部图像特征提取：面部识别系统中可用的功能通常分为视觉特征、像素统计特征、面部图像转换系数特征、面部图像代数特征等。面部特征提取是针对面部的某些特征。面部特征提取(也称为面部表征)是对面部特征建模的过程。面部特征提取方法主要分为两类。一种是以知识为基础的表象方法。另一种是基于代数特征或统计学习的表象方法。

　　酒店人脸识别系统的基于知识的表征方法主要用于根据面部器官的形状说明及其之间的距离特性获取有助于面部分类的特征数据。其特征分量通常包括特征点之间的欧几里得距离、曲率、角度等。脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等局部组成，这些局部和它们之间结构关系的几何描述可以作为识别脸的重要特征，称为几何特征。基于知识的面部表象主要包括基于几何特征的方法和模板匹配方法。