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人像比对的基本方式

人像比对即是大规模数据人像搜索比对系统。大规模数据人像搜索比对系统是指使用全球领先的人像搜索比对技术，在大量的人像数据库中查找检索特定人员的身份信息，将待验证身份人员的照片与数据库中照片逐一比对，根据比对结果按相似度排列，从而对照片中的人进行准确身份识别和鉴定。该系统由支持对数千万人数据库进行查询，能充分利用现有的二代身份证照片资源，为公安等部门的工作提供帮助。系统支持照片比照片、视频流比照片、视频流比视频流等多种方式。可以实现在各种网络上进行照片比对和身份确认。大规模数据人像搜索比对系统的用户可为全国各级公安部门、海关出入境、大规模人事档案部门等，它充分利用非常有价值的人像线索，大大加快相关部门对相关人员的身份辨认过程，对形成高智能的、社会化的、规模化的人像搜索识别比对体系，提供了有效的技术手段。

人像识别的方式很多，主要的人像识别方式有：

（1）几何特征的人脸识别方法：几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。

（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法：特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。

（3）神经网络的人脸识别方法：神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。

（4）弹性图匹配的人脸识别方法：弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。

（5）线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法：心理学的研究表明，人类在识别轮廓图（比如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。

（6）支持向量机(SVM) 的人脸识别方法：支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本（每类300个），这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。

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人像模式什么意思

人像模式是手机预置的一种相机拍照模式，可以在拍摄人像照片时美化人像肌肤，还可以根据面部特征建立独有的人像方案，让拍摄出的人像照片更美。

人像模式可以提供如下功能：

人像：使用人像模式拍照，可自动美化人像肌肤、增加3D光效（无光效、柔光、蝴蝶光、侧光、剧场光、经典光），让照片中的每个人美丽又动人。

魅我：在自拍时开启魅我模式，手机将建立独有的人像方案，美肤强度越高，人像效果越明显。

艺术虚化背景：拍摄的背景太过杂乱时，可以开启艺术虚化效果，虚化背景，让人像更加突出。

暗光丽颜：在夜景或其他暗光环境下使用前置摄像头拍照时，当补光灯设置为自动状态，如果手机检测到当前环境过暗，会自动开启暗光丽颜功能，调整屏幕亮度，自动补光，提升前置自拍的照片质量。

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