身份人证是网络安全信息系统中第一道防线，目的是验证通信双方的真实身份，防止非法用户假冒合法用户窃取敏感数据。在安全的网络通信中，设计通信个房必须通过某种形式的身份认证机子来证明他们的身份，验证用户的身份与其所声称的是否一致。其中，现在准确率又高又便捷的是人证核验。

人证核验是利用人证核验终端分析人脸图像，从中提取有效的识别信息，用来辨认身份的一种激素。他涉及到模式识别、图像处理等技术，并与机遇其他生物特征的身份人证法。通常人证核验终端主要包括两个重要技术环节，就是人脸的检测和定位，即输入图像仲找到人脸及人脸存在的位置，并将人脸从背景仲分割出来进行提取与识别。

人证核验终端而基本思想是用统计或知识的方法对人脸建模，比较所有可能的待检测区域与人脸模型的匹配程度，从而得到所有可能存在人脸的区域。人脸检测由于场景、位置、方向的变化以及人脸的姿态、表情、光照的变化等原因，使得人脸检测具有很强的挑战性。起方法大致可以分为基于知识和基于统计两类。

基于知识的方法就是基于先岩知识或经验，利用带检测人脸终的灰度、文理、器官的形状或脸部轮廓、肤色等特征信息。人证核验终端对应于所利用的特征信息，形成了基于模块的匹配方法、基于器官或轮廓分布特征的方法、基于肤色模型的方法等。改方法受先验只是的影响较大。

基于统计的方法：人证核验终端将人脸区域看作一类样本，通过对大量人脸图像进行学习训练，根据人脸的灰度特征构造人脸模式与非人脸模式分类器，使用分类器判别图像仲所有可能区域属于人脸区域还非人脸区域，从而实现人脸检测。这类方法仲最核心的一类方法是基于人工神经的网络的方法。通过这样本的学习构造分类器，并且对分类器进行训练，最后利用分类器完成仿真分类。

目前，人证核验终端可以将神经网络与其他方法先结合来实现人脸检测。例如，讲神经网络与肤色模型相结合，有肤色模型先根据肤色盘被出人脸候选区域，再有神经网络方法确定人脸平面旋转角度，最后将检测过程归结到正面人脸检测上，从而实现人脸检测。

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