人脸识别系统的制作方法，四个重点

　　人脸识别系统的应用越来越广泛了，人脸识别技术在我们生活中随处可见，无论是刷卡支付、考勤打卡、还是小区智能门禁，机场港口，都可能用到人脸识别。那么人脸识别制作起来会不会很难呢?人脸识别系统应该怎么制作呢?一起来了解下人脸识别系统的背景技术和实现要素吧。

　　一般来说，人脸识别技术，原理简单描述，主要如下：

　　1)建立一个包含大批量人脸图像的数据库

　　2)通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像

　　3)将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选

　　4)按照人脸识别的技术流程，完成系统构建，大体需要经过四个步骤。

　　人脸识别系统技术实现要素：

　　1、人脸图像采集及预处理

　　通常采集人脸图像，有两种途径：人脸图像批量导入和人脸图像实时采集。预处理的目的是在系统对人脸图像的检测基础之上，对人脸图像做出进一步的处理以利于人脸图像的特征提取。

　　一般来说，识别系统可通过各种采集好的人脸图像，批量导入识别系统处理，或者通过调用摄像机、摄像头等拍摄设备，提前抓取需要采集的人脸图像。这里，我们选用笔记本电脑自带摄像头，完成前期人脸图像的采集工作。

　　2、人脸检测

　　在一张人脸图像中，系统会精确定位出人脸位置和大小，在挑选出有用的图像信息，同时自动剔除其他多余的图像信息，来进一步保证图像采集的准确性。

　　这里我们选用VS封装SeetaFace人脸识别成dll文件，对5个面部关键特征点(两眼中心、鼻尖和两个嘴角)进行人脸检测、人脸特征点检测、提取的函数，以供后期LabVIEW调用。

　　最后，我们利用LabVIEW dll函数调用节点，把上一步封装好的人脸检测、特征提取和识别计算方法dll文件，封装成LabVIEW函数。至此，我们就完成了人脸识别LabVIEW系统图像采集软件部分的设计工作。

　　3、人脸特征提取

　　到这里，我们就可以打开摄像头采集人脸图像。这一步主要针对人脸图像的一些具体特征提取，进行搜集建库。我们使用的是LabVIEW调用事前封装好的人脸识别函数，提取所需的人脸识别信息。

　　4、人脸识别

　　我们在人脸识别系统，预先设定一个相似程度的数值，再将对应的人脸图像和系统数据库中的所有人脸图像进行比对。如果超过预设的数值，系统会将超过的图像输出，根据人脸图像相似程度、人脸身份精确筛选，可以是1：1，也可以是1：n。

　　以上就是南京建星人脸识别系统厂家给大家总结的关于如何制作人脸识别系统的一些步骤，希望对你有用。