人物轮廓提取与人脸识别：原理、实现与应用

1. 引言

人物轮廓提取与人脸识别是计算机视觉领域的核心技术，广泛应用于安防、零售、医疗和智能设备中。
本文将深入探讨其原理，并通过3个完整案例展示如何实现高效的轮廓提取与人脸识别系统。

2. 技术原理

2.1 人物轮廓提取

数学原理：通过边缘检测算子（如Sobel、Canny）计算像素梯度，提取物体边界。
梯度计算公式：
$$G_x=\left[\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -2& 0& 2\\ -1& 0& 1\end{array}\right]\ast I,G_y=\left[\begin{array}{ccc}-1& -2& -1\\ 0& 0& 0\\ 1& 2& 1\end{array}\right]\ast I$$
梯度幅值：$G=\sqrt{G_x^2+G_y^2}$

2.2 人脸识别

深度学习模型：使用预训练的FaceNet模型将人脸映射到128维特征空间，通过欧氏距离判断相似性：
$$\text{Distance}=\sqrt{\sum _{i=1}^{128}(f_i^{(A)}-f_i^{(B)}{)}^2}$$

3. 案例1：安防监控中的人物检测

3.1 问题描述

实时检测监控画面中的人物轮廓，标记异常行为。

3.2 解决方案

1. 使用背景减除算法分离前景人物
2. 形态学处理优化轮廓
3. 绘制边界框并触发警报

3.3 代码实现

import cv2
import numpy as np

class MotionDetector:
    def __init__(self