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人脸识别基于光照估计模型理论：提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法，并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。优化的形变统计校正理论：基于统计形变的校正理论，小区门禁人脸识别哪家好，优化人脸姿态；强化迭代理论：强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；实时特征识别理论：该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到较好的匹配效果人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，小区门禁人脸识别哪家好，用来验证算法，不断提高识别准确性，小区门禁人脸识别哪家好，这些数据诸如ANeuralNetworkFaceRecognitionAssignment(神经网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。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。小区门禁人脸识别哪家好
技术原理：人脸识别内容：人脸识别技术包含三个部分：人脸检测：面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：参考模板法：首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；人脸规则法：由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；样品学习法：这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。小区门禁人脸识别哪家好人脸生物识别技术已普遍用于jun队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。
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。
人脸识别还直精度较赢等优点。鉴于人脸识别技术在个人身份鉴定方面的众多优点，这项技术可以在很多领域得到应用：视频监视系统：例如在机场、体育场等公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的。公刑侦破案：通过查询人像数据寻找数据库中是否存在重点人口基本信息。例如在机场或车站安装系统以抓捕在逃案犯。加强交通管制确认身份证、护照等证件的真伪；验证各类卡的持卡人身份。门系统：受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份高级小区的门禁系统以及家庭安保系统。基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态。
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。需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的近新应用。小区门禁人脸识别哪家好
人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域较困难的研究课题之一。小区门禁人脸识别哪家好
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