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摘要：人脸识别是智能化技术开发的主要形式，它具有操作便捷、自动化感应、以及可控性强等优势。基于此，本文结合全局和局部特征集成的相关理论，着重对人脸识别技术实践要点及应用进行分析，以达到充分发挥技术优势，促进社会发展的目的。
关键词：全局特征；局部特征；人脸识别
引言：数字化技术开发与运用，是新时期科学研究与发展的主要趋向，它不仅迎合了新时期经济产业技术创新的需要，还满足了智能化技术与时代发展相互结合的时代要求。而人脸识别技术，作为当代智能化技术的代表，其技术要点的深入性探究，自然也就成为了深入研究人工智能的理论基石。
一、人脸识别技术
人脸识别，是一种基于人体面部表征的生物识别检验装置，该技术的实践主要流程包括：图像采集及检测、图像预处理、图像特征提取、以及图像匹配与识别四个环节[1]。人脸识别技术不仅充分借鉴了数字化程序转换特征，还创建了智能感应识别体，进而系统可依据外部传输到内部的信息，进行点对点、面对面的信息分析与核对，由此，当识别程序接收到传输信号后，系统可立即进行信号识别。
二、基于全局和局部特征集成的人脸识别技术要点
全局和局部特征集成分析法，是数字技术信息自主整合的技术优势，笔者将其融合到人脸识别技术中的要点归纳为：
（一）全局扫描式的人脸图像采集
人工智能化技术将数字信号静态识别与动态分析两者兼容在一起，尤其是外部终端窗口进行信息收集时，系统也将随时保持全面性的收集特点。更具体的说，自动化人脸扫描技术实际应用时，系统先按照终端镜头范围，对镜头周边100米之内的红外光信号进行搜索，最终确定一个红外光感集中且密集的区域内进行信号集中性收集。同时，数字化平台上虚拟数据存储窗口，将立即创建与之对应的信息保存渠道，实现信号的持续性保留。
如，某设备运用人脸识别装置进行信号感应，某用户运用该设备进行面部表情检验时，系统将首先对识别体周围所有空间（镜头可以直接收集到的光感）都进行信息因素的收集。即，此时系统会将所有与“A”相匹配度的信息均收集到一处。待周围信号都保持收集、整理稳定后，系统自动对于A信号匹配度最高的部分进行审核，且进行红外信号密度检测与分析。这样逐步完成信号检测与收集后，系统将初步信息收集渠道关闭，验证渠道随即开启。
本小节案例中所提到的，全局信号在人脸识别技术中的应用，首先是利用终端光感收集窗口对周围信号进行收集；其次是凭借红外信号进行识别信号的集中收集和整理；最后，将所有收集到的信号传送到虚拟存储空间中。这一系列过程中不仅保障了信号收集的全面性，也避免了信号不够稳定对识别信息造成的干扰，由此，智能化人脸识别技术实际应用中信息收集环节的可靠性得到了保障。
此外，由于全部信号识别技术也具有较高的信号反应能力，该技术的实际操作速率自然也得到了最大的保障，这也是人脸识别技术中全面性信息分析技术的优势点[2]。
（二）局部信息验证的图像预处理
局部信息特征，主要是指信息处理期间，数字化、智能化感应程序可凭借多个图像特征对整体识别点结构的判断，这一点在人脸识别技术中图像预处理环节的应用体现的最为直接。其一，人脸识别技术预处理环节，是采用面目骨头结构组织分析，对人体中红外信号的频率波进行识别。其二，人脸识别技术中的预处理技术，是借图像色度的变化，判定外部接收代码与虚拟数据库中的代码信号是否匹配。若以上提到的两种识别信号均不相符合，则说明当前接收到的信息与实际验证信息不匹配。系统立即进行“不符合”或者“未查找到匹配信息”等反馈信息进行提示。
如，某类支付设备采用了人脸识别技术作为验证信号，用户启动设备客户端后，终端监控系统在联网数据传输的状态下，先对客户周围的信号进行收集，然后创建阶段性数据库，系统自动对用户的眼睛、鼻子、嘴、耳朵扫描后，系统先对虚拟数据库中的红外光波频率进行核对，若外部传输进来的信息与数据库中的信号体中的某一组数据相互匹配，系统将立即反馈识别后的程序跳转窗口。反之，系统将继续采用五官缩影、大小等数据代码的验证。假设本次验证的代码为0001，则系统中需要分别在五官信息收集数据库中找到与其匹配的五官代码；或者，五官中所有的0001代码图像拼接后得到的图像与外部代码信息不相配，系统将立即反馈查无结果等信息。
本节案例中所提到的，人脸识别技术中预处理信息识别分析技术，实际上就是借助局部信息资源进行信号调节与分析的过程。一方面，预处理环节能够借助局部信息红外波进行信号反馈；另一方面，预处理技术中的信息调控方法，可以随时保持运用代码构建虚拟的信息互动传输渠道，因而，只要其中一部分的信息是相互适应的，系统就可以在最短的时间中进行人脸识别信息的反馈。与传统的验证码识别输出法相比，前者的信号感应分析能力更强，且实际运用的可操作性也比较高。同时，我们结合案例中所提到的内容来说，整体信息分析体依靠信号波和代码进行识别双重性的安全检验，继而信号传输过程中，自然也避免了数字密码被盗出现的信号干扰问题了，其实际应用的安全性更高[3]。
（三）局部特征定位的人脸表征提取
局部特征定位方法，也是人脸识别技术开发的要点之一。具体来说，局部特征开发期间，系统利用人脸识别技术对人脸数据比例进行调节。同时，单个人脸特征进行识别时，是借助弧度、曲线变化等规律进行探究，这样的面部识别方式，实现了针对性的人脸识别检验。此外，随着我国人脸识别技术的逐步发展，智能化面目识别方法中，也搭建了局部表征提取到是整体虚拟“扩建”的技术实践效果，这一点也是现代人脸识别技术实际运用优势点之一。
如，某电子设备启用了人脸识别技术，作为终端登录的信息验证渠道。当该终端客户登录渠道被启动后，系统首先按照用户输入的检验信息建立数据检验信息库，将客户初次登录时所录入的所有信息都集中存储自初步验证信息管理渠道中。其次，用户注册完成后重新登录时，系统终端信号收集渠道，将立即进行外部检验登录渠道局部信号检验。假设用户采用面部五官识别法进行识别，系统将同时对五官比例的匹配情况进行检验，合格后用户可登录系统，比例不符合系统将跳出登录界面。假设用户运用五官中的一部分进行检验，系统将从某一方面的弧度、结构特征上进行验证，最后再对外部实体收集信号与内部虚拟信号的符合度进行判断。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆即，我们所说的算法结果正确与否的检验，若结果符合系统登录，若信号不符合，系统自动返回登录界面。
本节中所提到的，人脸识别技术中局部特征验证过程，正是数字化程序局部严重的过程；同时，虚拟与现实相应检验的过程，也是外部终端信号与自动化编程技术合理调控的模式。与传统的数据系统信息检验与分析的方式相比，人脸识别技术能够创建模拟计算体，其信号识别的可靠性更高[4]。
（四）全局匹配性图像识别与信息反馈
全局性人脸识别信息反馈与识别过程，也是数字化技术实际开发中的特点之一，该技术的要点可归纳为：（1）直接进行数据库中阈值的检验和匹配。（2）随时建立模糊化信息匹配和分析体。（3）多因素同步验证，避免单个图像检验误差的问题。
如，某电子系统中采用了人脸识别技术，作为信息存储的验证渠道。当用户将所有数字化档案都上传到虚拟存储空间中后，系统将在“保存”指令后，立即启动信息检验渠道。其实践的要点可归纳为：（1）外部终端窗口进行面部信号完全收集后，系统先对用户面部特征各个因素看作是多个自变量，分析自变量不同时其变化的范围；（2）在自变量空间变化范围内进行信号点的把握，然后按照外部红外计算阈值的变化，相应的确定核心计算条件。这样的人脸识别计算方法，可避免人脸面部外观发生变化时，识别系统不能够对模糊信息确认的问题发生。（3）人脸识别技术中的全局识别与验证环节，是技术整体系统验证的最后环节，系统将中间过渡部分的局部特征检验转变为全局性的信息检验，可避免单个图像检验局部特征不够准确，进而造成了信号识别与分析趋向相互偏离度的情况。
系统在人脸识别技术整体结构检验的基础上，对用户的外部特征进行分析，这样内部利用数据结构进行内外识别匹配度的识别，外部多个图像同时进行符合程度的验证过程，是一种纵横交错的信号整合模式，由此，人脸识别技术中的全局性的最后验证与分析环节，是人脸识别技术实际中运用与科学探索的具体表现。
（五）信号与特征保护技术
人脸识别技术的开发期间信号与特征技术点的调控，也是隐藏在人脸识别数字化体系中的一部分。其一，自动化信息处理技术，可保持实时进行外部检验信号的整理，由此，无论是数据库中已经存储过的面部信号还是陌生面部信号，只要人脸识别技术程序进行一次检验后，系统都将对其进行记录。一般来说，所有信号的第一次识别时，所用时间都比较长；再次、或者第三次进行信号识别时，基本可以做到一秒识别。其二，人脸识别技术环境中所存储的录入信号识别样本。系统会在外部信号干扰时，优先对内部信息进行保护，然后才是历史记录中的数据信号体系维护。这样的信号方式，可在人脸识别技术受到特殊外部环境干扰时，实现自动识别技术的安全防护。这一点，也是全网或者半网特征下人脸识别技术研究的技术要点之一，我们进行技术实际应用时，也要充分考虑到人脸识别技术的这一优势。
三、基于全局和局部特征集成的人脸识别技术应用
人脸识别技术，作为人工智能技术在社会发展中融合的技术要点，适应了当代社会数字化技术灵活运用的需求，笔者将人脸识别技术的应用种类分为：
（一）数码技术产品技术融合
人脸识别技术在数码技术中的融合，是该技术最基础的应用形式。该技术在其中的应用要点可归纳为：（1）借助外部数据窗口搭建全局性信号集成收集体；（2）利用局部特征集成特征进行镜头集中定位。（3）人脸识别后定位收取。
如，某类电子产品借助人脸识别技术设计了自动照相功能，该相机在开启的状态下，可自动对半径为50米的环境下搜索照相条件所有。一般来说，该系统主要按照动态（人物）、静态（山水）的顺序锁定照射主体；同时，系统利用局部算法画面清晰度识别能力，确定照片的范围和照片映射范围；最后，自动定焦后取景并保存。以上关于新型智能化应用的实践步骤解析过程，正是人脸识别技术在数字化产品中应用的具体表现[5]。
（二）安全识别系统中应用
人脸识别技术在现代系统中的应用，也体现为现代安全门防护门结构中的融合。系统在其中的应用要点可归纳为：（1）人脸识别技术在安全门识别体系的基础上，嵌入式增加了图像识别信息检验程序，系统可随着安全程序的检验结果启动或者关闭自动防护程序；（2）人脸识别技术采用自动化图像识别体，对终端镜头外部收集到的图像信息进行“核对”；（3）将检验结果传输到安全检验整体结构中，实现安全门的安全防护体的信息调控。
如，某防盗门中就应用了人脸识别技术，系统跟随防盗门的开关运行。用户初步输出密码和面部识别信号后，系统将集中保存在安全防护警报防护框中。但系统外部受到检验信号后，防盗门自动化控制系统，将先对外部信号的符合情况进行综合评定；同时，人脸识别程序将结合系统中存储的内容，相应的进行传输信号的符合度检验。若检验信号与其不相符合，系统中警报程序将立即发出警报信号，并相应的通过信号渠道向用户发出安全提示。
本节案例中所列举的人脸识别技术在防盗门中的应用要点，正是利用了人脸识别技术中自动化数据信号模糊识别的特征，由此，这一案例也是人脸识别技术在实际生活中应用的具体体现。
此外，人脸识别在社会发展中的应用，还体现在社会信息身份识别、网络终端技术研究、以及数字游戏技术的开发等方面。即，人脸识别的应用，为社会发展提供了新技术创新应用的深入性参考。
结论：综上所述，对基于全局和局部特征集成的人脸识别研究，是现代化技术灵活应用的具体体现。在此基础上，本文通过全局扫描式的人脸图像采集、局部信息验证的图像预处理、局部特征定位的人脸表征提取、全局匹配性图像识别与信息反馈、信号与特征保护技术五部分，对人脸识别技术实践要点进行探究。因此，本篇文章的研究结果，将为人脸识别的未来开发提供借鉴。
参考文献：
[1]杨恢先，陈凡，甘伟发.基于多任务学习的深层人脸识别算法[J/OL].激光与光电子学进展：1-17[2019-04-17].
[2]李旭辉.基于图像预处理的局部二值模式人脸识别方法[J/OL].电子技术与软件工程，2019（07）：66-67[2019-04-17].
[3]张琪.人脸识别系统应用于机场安检系统的可行性[J/OL].电子技术与软件工程，2019（07）：136[2019-04-17].
[4]苏煜，山世光，陈熙霖，高文.基于全局和局部特征集成的人脸识别[J].软件学报，2010，21（08）：1849-1862.
[5]苏煜.融合全局和局部特征的人脸识别[D].哈尔滨工业大学，2009.
论文作者:洪梅
论文发表刊物:《建筑细部》2018年第23期
论文发表时间:2019/6/13
标签：信号论文; 技术论文; 系统论文; 信息论文; 特征论文; 局部论文; 的人论文; 《建筑细部》2018年第23期论文;