[VIP第1年] 指数:3
一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，道闸人脸识别供货商，而其输出则是一系列相似度得分，道闸人脸识别供货商，表明待识别的人脸的身份。人脸识别算法分类：基于人脸特征点的识别算法（Feature-basedrecognitionalgorithms）。基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-basedrecognitionalgorithms），道闸人脸识别供货商。基于模板的识别算法（Template-basedrecognitionalgorithms）。利用神经网络进行识别的算法（Recognitionalgorithmsusingneuralnetwork）。人脸识别特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。道闸人脸识别供货商
不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行识别定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，第1类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以表示同一个个体。道闸人脸识别供货商现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。
人脸识别图像比较小：同样，由于采集条件比较差，视频人脸图像一般会比基于静态图像的人脸识别系统的预设尺寸小。小尺寸的图像不但会影响识别算法的性能，而且还会影响人脸检测，分割和关键点定位的精度，这必然会导致整个人脸识别系统性能的下降。视频人脸识别起源于基于静态图像的人脸识别，即识别系统自动的检测和分割出人脸，然后用基于静态图像的识别方法进行识别。对这类方法的一个提高是加入了人脸跟上。在这类系统中，通过利用姿态和从视频中估计到的深度信息合成一个虚拟的正面人脸。这个阶段的另外一个能提高识别率的方法是利用视频中充裕的帧图像，基于每帧图像的识别结果，使用”投票”机制。
人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点人脸类似性对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并服务于特征提取的过程。
人脸识别作为一种重要的个人身份鉴别技术，有着普遍的应用，与利用人体其它生物特征，如指纹、虹膜、语音等相比更为直观方便。人脸图像能用于身份识别，主要是因为人的面貌属于人本身固有的生物特征，这种特征具有不可复制，难于伪造的特点，弥补了密码、签字、口令、证据等传统手段容易泄漏、遗忘的缺点。从人脸识别的需求上来说，除了传统的考勤、门禁等应用外，视频监控环境下的身份识别需求也非常迫切，即在一个较复杂的场景中，在较远的距离上识别出特定人的身份。另外，我国有着13亿人口，而人脸识别系统的市场大小很大程度上也和人口的数量相关，这从本质上决定了人脸识别市场有着巨大的潜力。在当前全国性“互联网 ”战略框架的推动下，互联网金融之战愈演愈烈，如何基于互联网直销渠道实现客户身份的准确识别，是各家直销银行积极探索的领域。尽管看起来一部人脸识别设备造价偏高，但其本质是一款低成本产品。道闸人脸识别供货商
当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。道闸人脸识别供货商
人脸识别检测与定位：由于人脸模式的多样性和图像获取过程中的不确定性，人脸在图像空间中的分布非常复杂，建立人脸在高维图像空间中的精确分布模型是--件非常困难的事。建立一个统计可靠的估计不仅需要大量的正例样本，而且需要充分多数量的有效反例样本。目前研究的一个趋势是反例样本的产生和利用问题，这也是提高人脸检测正确率的必然道路。根据具体应用的需要，对检测环境进行合理的假定(比如运动、颜色等)，从而简化问题，提高系统实用性能也是一条切实可行的途径。道闸人脸识别供货商
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