“你已获得人脸识别技能（初级），人脸图像采集技能，对不同的人脸图像，能通过你加持过的双眼摄像镜头采集下来。”

“加持过的双眼摄像镜头？！”顾晨表示没弄明白。

“是的，可在视觉剪切初级技能的基础上，使用人脸图像采集技能。”

“我明白了。”顾晨瞬间恍然大悟，道：“就是利用视觉剪切初级技能，对所识别目标眨眼两次，即可获得人脸识别中，人脸图像采集技能对吗？”

“是的，但是你必须首先开启人脸识别，人脸图像采集技能方可获取。”

动听的机械女声依旧很机械……

“了解。”顾晨反应速度还是很快的，又问：“那针对对象有哪些？”

机械女声回答道：“比如，静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面，都可以得到很好的采集。”

“当对方在采集拍摄范围内时，人脸图像采集技能，会自动搜索并拍摄对方的人脸图像。”

“那人脸检测呢？”顾晨又问。

“人脸检测：在实际中，主要用于人脸识别的预处理，即在图像中，准确标定出人脸的位置和大小。”

“人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。”

“人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征，实现人脸检测。”

“原来是这样。”顾晨对于这样的技能，还是颇感兴趣。

工欲善其事，必先利其器。

要想用好这些技能，必要的了解还是必须的。

人脸识别技能既然包括人脸图像采集及检测。

但还有人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别必须要了解。

系统似乎有读心术，顾晨心中所想，系统便很快能反应过来。

还不等顾晨开口问，动听的机械女声再次解释道：

“人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。”

“你获取的原始图像，由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。”

“对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等，这些你是否能明白？”

顾晨拥有专精级记忆力，这些数据在自己脑海中，很快便能牢牢记住。

“没问题，我已经记住了。”顾晨说。

“非常好。”机械女声对顾晨表示肯定，随后便来到下一阶段。

“人脸图像特征提取：人脸识别技能可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。”

“人脸特征提取，就是针对人脸的某些特征进行的，人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。”

“人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法，另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法，你是否能记住？”

机械女声说到哪，顾晨就已经记到哪。

赶紧点点头：“没问题，能记住。”

“非常好，下面进入下一阶段。”机械女声在肯定了顾晨的能力后，继续进入下级阶段技能解释。

“人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据，与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。”

“人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度，对人脸的身份信息进行判断。”

“这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程，你是否明白？”

“明白。”顾晨此刻已头冒冷汗。

大量数据的涌入，在顾晨脑海中不断消化、融合，让顾晨感觉，新技能似乎有点厉害啊。

虽然了解了基础理论，可如何运用，似乎是摆在自己面前最大的困难。

人脸识别技能所辖分技能，感觉覆盖范围广，如果能充分得到利用，似乎能打破科技的界限，走在时代的前沿？

顾晨闭上眼，让这些技能数据在脑海中酝酿一下，以便让自己更快更好的消化吸收。

就在这时候，顾晨放在桌上的手机响起，是卢薇薇打来的。

“喂，卢师姐！”

“顾师弟，你在哪呢？怎么还没到？”电话那头的卢薇薇有些焦急。

“我还在办公室，马上就来。”顾晨