人脸定位脸部如何区分各区域的，什么脸颊位置等等

人脸识别是什么

人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。

人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

生物特征识别技术所研究的生物特征包括人脸、指纹、手掌纹、掌型、虹膜、视网膜、静脉、声音(语音)、体形、红外温谱、耳型、气味、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字、步态)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、静脉识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。

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。

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，由这些基可以转成低维线性空间。

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。

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。

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。

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。

支持向量机(SVM) 的人脸识别方法 近年来，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，核函数的取法没有统一的理论。

人脸识别新技术 传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。

但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。

解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。

但目前这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。

最近迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。

它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。

这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。

数码相机人脸自动对焦和笑脸快门技术 首先是面部捕捉。

它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是人面部，完成面部捕捉。

然后以人脸为焦点进行自动对焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。

笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部捕捉，然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。

以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。

求高手回答一下，人脸定位的目的和意义,国内外研究（设计）发展状况、发展水平与存在问题，谢谢

目的：确定一个人的面目！ 意义：以这个人的面目为基准，繁衍的项目！ 主要用于安全定位。

许多安全部门以指纹面目虹膜录入为基本，使之予相关权限。

另一个，就是全方位寻找所录入面目。

一边应用于国家安全，在录入面目里寻找所要找的对应面目或相似面目。

另外，还有死亡人确认等......

人脸识别是什么意思？

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。

生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。

面部危险三角的具体定位？

所谓危险“三角区”是指由鼻根到两侧口角三点连线以内的区域。

面部的血液循环十分丰富，纵横交错的血管在面部肌肉中穿梭。

浅静脉又与深静脉相连并直接进入颅内的静脉海绵窦，且面部的静脉内没有阻止血液返流的静脉瓣。

正是由于这些特点，面部的感染很容易自愈，同时又具有很大的危险性。

　　如面部的小疖肿，痤疮等(特别是在危险三角区内)很多人常常会用手指挤压，殊不知在挤压时，血液逆流，细菌很容易进入深层静脉，而引起败血症，脓毒血症，甚至进入颅内的静脉窦，不仅会导致严重的海绵窦血栓静脉炎，还会伴有剧烈的头痛、恶心、呕吐甚至脑脓肿而危及生命，有人说：“面无善疮”，有一定道理。

所以，千万不要随意挤压面部的一些小疖肿或痤疮疙瘩，记住那是很危险的。

脸部如何区分各区域的，什么脸颊位置等等

脸部有五官中的“眉、眼、耳、鼻、口”以及腮等部位组成。

1、额：眉毛至发际线的位置。

2、眉头：眉毛最内侧的位置。

3、? 眉峰：眉毛最高点。

4、眉尾：眉毛最外侧。

5、眉骨：沿眉毛下方的骨头与眼窝交界处。

6、上部眼窝：闭上眼睛，眼皮盖在眼珠上的部位，眼影就是涂在这里的。

7、眼角(尾)：眼睛最靠外的一侧，上下眼脸交汇处。

8、眼眶：眼皮的外缘所构成的眶。

9、鼻梁：由额头到准头之间位置，是脸最高的地方 10、鼻翼：鼻头两侧，是鼻子最宽的地方，亦是鼻孔所在。

11、鼻唇沟：鼻翼两旁凹陷下去的部位。

12、鼻孔：鼻腔的通道。

13、面颊：位于脸的两侧，从眼到下颌的部位。

14、颧骨：眼睛下方较突出部位，以手轻按可以摸到骨头，一般腮红都是搽在这里以修饰脸型。

15、嘴角：上下嘴唇连接处。

16、唇点：上唇中间最突出的一点。

17、唇峰：上唇中央往两侧如山峰般高起的曲线、唇：口周围的肌肉组织，通称“嘴唇”。

18、颌：构成口腔上部和下部的骨头和肌肉组织，上部称上颌，下部称下颌。

扩展资料： 脸部五官比例∶ 三庭即：人脸纵向分为三庭，发际线到眉心为上庭；眉心到鼻尖为中庭；鼻尖到下巴尖为下庭。

三庭长度的比例成1：1：1为佳。

五眼即：在眼部同一水平线上的两鬓角之间距离是五只眼睛的长度。

也就是鬓角到眼尾的距离是一只眼睛，两眼之间也是一只眼睛。

参考资料来源：搜狗百科—五官