[VIP第1年] 指数:3
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和追踪人脸，进而对检测到的人脸进行识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的英文名称是 Human Face Recognition，闸机人脸识别生产商，人脸识别产品利用AVS03A图像处理器；可以对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大。人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，闸机人脸识别生产商，闸机人脸识别生产商，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。不容易引起人的注意而不容易被欺骗。闸机人脸识别生产商
人脸识别技术的较大特征就是采取非接触的方式进行识别，避免个人信息泄露。因人脸不具备复制性，相比指纹识别，不存在密码遗忘泄露等风险，因此安全性更高。人脸识别算法能够在光线多变、背景复杂、不同表情和特征等情况下采集人脸数据。此外，人脸数据库形成个人脸特征数据，能够对人脸的细微差别进行精确识别，一般化妆、佩戴装饰物或轻微整形都无法逃过人脸识别系统的“眼睛”。与银行合作加入人脸识别系统，有一项重要的合作，就是支付安全。如果市民的银行支付系统，加入了人脸识别系统，将不会再出现资金被盗走等情况。要完成大额支付，必须‘刷脸’，只输入身份信息和密码，是不会完成的。闸机人脸识别生产商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。
解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了优越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。
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。通常称第1类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。
不难预见，知识与统计方法的综合应用，是解决实际问题所必须的。人脸识别特征提取与识别：与刚体不同，人脸是塑性变形体更适合用，弹性模型来描述。因此，任何基于刚体特性的特征抽取方法都很难达到满意的效果。其次，入脸识别被认为是人类视觉中独特的过程，因此对生理学和心理学结合是很有帮助的。可以预见，在人类视觉和非刚体两方面的研究成果将有助于找到抽取和描述人脸特征的解决方案。另外，无论对于检测定位还是识别，如何将能够获得的各种信息较大限度、有机地集成起来加以利用，这是一个具有普遍意义的课题，而且也是有效提高人脸识别系统效率的手段。人脸识别特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。闸机人脸识别生产商
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。闸机人脸识别生产商
人脸识别在不同光照条件下所获得的同一人脸的两幅图像可以说是完全不同的两幅图像，这两幅图像之间的灰度分布差异有可能大于不同人脸之间的灰度分布的差异，因而可能会导致识别率的下降。平滑处理人脸图像边缘也是人脸识别中的重要信息，它是基于局部特征的人脸检测与识别方法的重要依据。基于局部特征的人脸检测和识别方法是依赖于眼睛、嘴等人脸的几何结构特征的提取，但是人脸图像的边缘信息对光照的反应很敏感。特别是光照角度发生变化时人脸表面纹理被阴影遮蔽无法检测到较完整的人脸边缘，从而导致识别的。闸机人脸识别生产商
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