人臉識別系統伴隨著技術性的持續提高，人臉識別系統銷售市場關注度上漲，人臉識別系統技術性的運用要求也將越來越大，滲入的行業愈來愈廣，運用高效率也愈來愈高。據統計，除傳統式智能安防、金融業這幾大行業外，人臉識別系統在機關、飛機場、酒店餐廳、公司、建筑施工等眾多行業得到廣泛運用。
那么問題來了，您知道開發產品前都有哪些準備工作嗎?您是否為甄選硬件方案及算法消耗了大量時間?如何能快速產品落地鋪向市場呢?
一般來說，一臺人臉識別終端設備系統主要包括硬件軟件兩個方面，硬件方面：外殼、主板、顯示屏、攝像頭、補光燈、紅外燈;軟件方面：操作系統、人臉識別app、算法、后臺管理程序。千千萬萬的各種部件如何組合，調試，適配，這給許多人員造成了巨大的困擾以及大量時間精力投入。
人臉圖像采集及檢測
檢測 :圖像中準確標定出人臉的位置和大小 , 人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及哈爾特征等，人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現人臉檢測。
人臉圖像預處理
基于人臉檢測的結果，對圖像進行處理，為后面的特征提取服務，系統獲取的人臉圖像可能受到各種條件的限制和隨機干擾，需要進行縮放、旋轉、拉伸、光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、規范化、幾何校正、過濾以及銳化等圖像預處理。
人臉圖像特征提取
就是將人臉圖像信息數字化，將一張人臉圖像轉變為的一串數字(一般稱為特征向量)。例如，對一張臉，找到它的眼睛左邊、嘴唇右邊、鼻子、下巴等位置，利用特征點間的歐氏距離、曲率和角度等提取出特征分量，最終把相關的特征連接成一個長的特征向量。
人臉識別系統在開發時步驟非常多，而且涉及到的細節也非常多，通過本文，相信大家對人臉識別系統會有更深入認識。
