技術說明----系統設計與原理分析

臉部辨識的介紹 :

臉部辨識發展非常迅速，也常常被運用在不同領域的不同地方。像是車內駕駛監視系統、門禁系統…等。而人臉辨識最重要的關鍵技術為準確及快速。

臉部辨識主要是利用色彩的分布及分割，形態學的閉合運算以及色彩投影，先將符合膚色範圍的區域框選出來。而灰階化和二質化也是其中會運用到的技巧

將人臉色彩0到255轉換為不同程度的灰，再用臨界值判斷，最後只剩黑色與白色。至於明顯深色的五官例如眼睛就會被判斷為黑色，用此我們可以進行五官辨識。

臉部辨識的方法與原理 :

1. YCbCr色彩空間

一般來講，全採影像是由Y、Cb、Cr三鍾顏色成分組合而成，因為它明顯對於亮度和彩度有著很高的分離性，被廣泛應用在影像處理中，用於將膚色與背景分離，縮小臉部辨識的範圍。

2.二值化:

灰階化影像後可做二質化，人臉色彩0到255轉換為不同程度的灰，再用臨界值判斷，小於臨界值得設為黑色0，大於臨界值得設為白色255。

3.形態學去除雜訊:

做完色彩空間變化或二值化之後，難免會辨識到背景中不屬於人臉的一些雜質，這樣會導致辨識不準確。形態學中的侵蝕與膨脹有助於去除雜質。

最佳臉的判斷:

人的美醜定義每個人不同，因此我們純粹以眼睛大小判斷是否為最佳臉，二質化照片後，眼睛為臉上明顯的深色區域，因此被歸類為黑色，非眼睛的膚色

區域則會被歸為白色。可利用此條件找出眼睛上緣及下緣。