CYS人脸识别技术是一种基于人的面部特征信息进行身份识别的生物识别技术。它利用摄像头或摄像头采集包含人脸的图像或视频流，并自动检测和跟踪图像中的人脸，从而识别人脸。检测到的人脸会经过一系列与人脸相关的技术，通常也称为人像识别、面部识别。

CYS人脸识别技术是一种基于人的面部特征信息进行身份识别的生物识别技术。它利用摄像头或摄像头采集包含人脸的图像或视频流，并自动检测和跟踪图像中的人脸，从而识别人脸。检测到的人脸会经过一系列与人脸相关的技术，通常也称为人像识别、面部识别。

特征

人脸识别系统主要由四个部分组成，即：人脸图像采集与检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、匹配与识别。

人脸图像采集

通过摄像头镜头可以采集不同的人脸图像，比如静态图像、动态图像、不同位置、不同表情等，都可以很好地采集。当用户处于采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并捕捉用户的人脸图像。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即准确标定图像中人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征非常丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征和Haar特征等。人脸检测就是挑选出有用的信息并利用这些特征来实现人脸检测。

主流的人脸检测方法采用基于上述特征的Adaboost学习算法。 Adaboost 算法是一种用于分类的方法。它把一些相对较弱的分类方法结合起来，形成一种新的、较强的分类方法。

在人脸检测过程中，使用Adaboost算法选择一些最能代表人脸的矩形特征（弱分类器）。根据加权投票的方法将弱分类器构造为强分类器，然后将训练得到的几个强分类器串联起来，形成级联分类器的级联结构，有效提高了分类器的检测速度。

人脸图像预处理

人脸图像预处理是根据人脸检测结果对图像进行处理，最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像往往由于各种条件和随机干扰而无法直接使用。在图像处理的前期必须对其进行灰度校正、噪声滤除等图像预处理。对于人脸图像，预处理过程主要包括人脸图像的光补偿、灰度变换、直方图均衡、归一化、几何校正、滤波和锐化等。

人脸图像特征提取

人脸识别系统中可以使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取是对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称为人脸表示，是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取方法可以概括为两类：一类是基于知识的表示方法；另一类是基于知识的表示方法。另一种是基于代数特征或统计学习的表示方法。

基于知识的表示方法主要根据面部器官的形状描述和它们之间的距离特征来获取有助于人脸分类的特征数据。其特征分量通常包括欧氏距离、特征点之间的曲率和角度等。人的脸部由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部分组成。这些部位的几何描述以及它们之间的结构关系可以作为识别人脸的重要特征。这些特征称为几何特征。基于知识的人脸表示主要包括基于几何特征的方法和模板匹配方法。

人脸图像匹配与识别

搜索提取的人脸图像的特征数据，并将其与数据库中存储的特征模板进行匹配。通过设置一个阈值，当相似度超过这个阈值时，输出匹配结果。人脸识别是将待识别的人脸特征与已获得的人脸特征模板进行比较，根据相似程度判断人脸的身份信息。这个过程分为两类：一类是确认，即一对一的图像比较过程，另一类是识别，即一对多的图像匹配和比较过程。