人臉識別系統的應用越來越廣泛了，人臉識別技術在我們生活中隨處可見，無論是刷卡支付、考勤打卡、還是小區智能門禁，機場港口，都可能用到人臉識別。那么人臉識別制作起來會不會很難呢?人臉識別系統應該怎么制作呢?一起來了解下人臉識別系統的背景技術和實現要素吧。

　　一般來說，人臉識別技術，原理簡單描述，主要如下：

　　1)建立一個包含大批量人臉圖像的數據庫

　　2)通過各種方式來獲得當前要進行識別的目標人臉圖像

　　3)將目標人臉圖像與數據庫中既有的人臉圖像進行比對和篩選

　　4)按照人臉識別的技術流程，完成系統構建，大體需要經過四個步驟。

　　人臉識別系統技術實現要素：

　　1、人臉圖像采集及預處理

　　通常采集人臉圖像，有兩種途徑：人臉圖像批量導入和人臉圖像實時采集。預處理的目的是在系統對人臉圖像的檢測基礎之上，對人臉圖像做出進一步的處理以利于人臉圖像的特征提取。

　　一般來說，識別系統可通過各種采集好的人臉圖像，批量導入識別系統處理，或者通過調用攝像機、攝像頭等拍攝設備，提前抓取需要采集的人臉圖像。這里，我們選用筆記本電腦自帶攝像頭，完成前期人臉圖像的采集工作。

　　2、人臉檢測

　　在一張人臉圖像中，系統會精確定位出人臉位置和大小，在挑選出有用的圖像信息，同時自動剔除其他多余的圖像信息，來進一步保證圖像采集的準確性。

　　這里我們選用VS封裝SeetaFace人臉識別成dll文件，對5個面部關鍵特征點(兩眼中心、鼻尖和兩個嘴角)進行人臉檢測、人臉特征點檢測、提取的函數，以供后期LabVIEW調用。

　　最后，我們利用LabVIEW dll函數調用節點，把上一步封裝好的人臉檢測、特征提取和識別計算方法dll文件，封裝成LabVIEW函數。至此，我們就完成了人臉識別LabVIEW系統圖像采集軟件部分的設計工作。

　　3、人臉特征提取

　　到這里，我們就可以打開攝像頭采集人臉圖像。這一步主要針對人臉圖像的一些具體特征提取，進行搜集建庫。我們使用的是LabVIEW調用事前封裝好的人臉識別函數，提取所需的人臉識別信息。

　　4、人臉識別

　　我們在人臉識別系統，預先設定一個相似程度的數值，再將對應的人臉圖像和系統數據庫中的所有人臉圖像進行比對。如果超過預設的數值，系統會將超過的圖像輸出，根據人臉圖像相似程度、人臉身份精確篩選，可以是1：1，也可以是1：n。

　　以上就是南京建星人臉識別系統廠家給大家總結的關于如何制作人臉識別系統的一些步驟，希望對你有用。