人臉識別是識別瞳孔嗎

人臉識別是識別瞳孔嗎的答案是：不是

人臉識別是基於瞳孔的虹膜識別，攝像機採集2D模式，通過比較特徵點實現人臉識別。人臉識別系統主要包括四個部分，即人臉圖像採集與檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特徵提取以及匹配與識別。

人臉圖像採集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭採集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的採集。當用戶在採集設備的拍攝範圍內時，採集設備會自動搜索並拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理，即在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徵十分豐富，如直方圖特徵、顏色特徵、模板特徵、結構特徵及Haar特徵等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，並利用這些特徵實現人臉檢測。

主流的人臉檢測方法基於以上特徵採用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。

人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特徵(弱分類器)，按照加權投票的方式將弱分類器構造爲一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

人臉圖像預處理：對於人臉的圖像預處理是基於人臉檢測結果，對圖像進行處理並最終服務於特徵提取的過程。系統獲取的原始圖像由於受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對於人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。

人臉圖像特徵提取：人臉識別系統可使用的特徵通常分爲視覺特徵、像素統計特徵、人臉圖像變換系數特徵、人臉圖像代數特徵等。人臉特徵提取就是針對人臉的某些特徵進行的。人臉特徵提取，也稱人臉表徵，它是對人臉進行特徵建模的過程。人臉特徵提取的方法歸納起來分爲兩大類：一種是基於知識的表徵方法；另外一種是基於代數特徵或統計學習的表徵方法。

基於知識的表徵方法主要是根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助於人臉分類的特徵數據，其特徵分量通常包括特徵點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關係的幾何描述，可作爲識別人臉的重要特徵，這些特徵被稱爲幾何特徵。基於知識的人臉表徵主要包括基於幾何特徵的方法和模板匹配法。

人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特徵數據與數據庫中存儲的特徵模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特徵與已得到的人臉特徵模板進行比較，根據相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分爲兩類：一類是確認，是一對一進行圖像比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程。