人脸识别的优势体现在哪里呢？我们可以看出指纹和虹膜生物特征识别技术各个方面都比较好，与指纹、虹膜相比L它们的稳定性包括性能都比较好但指纹、虹膜识别技术需要被识别者在设备前停留、触摸，而人脸识别只要人经过摄像头摄像头就会将大脸拍摄下来，这种识别方式适合在公共场合、特别是人群聚集处使用。与传统的身份鉴定手段相比，基于人脸生物特征信息的身份鉴定用户易接受：简单易用，对用户无特殊要求。防伪性能好：不易伪造或被盗。"随身携带”：不用担心遗漏或丢失，深圳校园安全人脸识别，随时随地可用，深圳校园安全人脸识别。人脸识别技术应用普遍，深圳校园安全人脸识别，网吧因为其特殊性，更适合应用。深圳校园安全人脸识别

人脸识别的人脸图像采集及检测：人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，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。人脸检测：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。深圳校园安全人脸识别人脸识别智能终端由于体积小巧，一般和闸机联动使用。

银行的自动提款机，用户卡片和密码被盗，就会被他人冒取现金，同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。通过查询目标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。网络应用利用人脸识别辅助卡网络支付，以防止非卡的拥有者使用卡等。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现。如果密码被盗，就无法保证安全。

人脸识别直方图均衡：直方图均衡化处理的主要思想是把原始图像的灰度直方图，从某个比较集中的灰度区间映射到全部灰度范围内的均匀分布。简单来说，直方图均衡化就是将图像非线性拉伸，重新分配图像像素值，使得一定灰度范围内的像素数量基本相同。人脸识别的第1步就是要从原始的图像提取我们感兴趣的区域。现在我们获取原始图像的渠道主要有，导入原始的图像或者从视频流中获取。基于统计的人脸检测方法：事例学习：将人脸检测视为区分非人脸样本与人脸样本的两类模式分类问题，通过对入脸样本集和非人脸样本集进行学习以产生分类器目前国际上普遍采用人工神经网络。人脸识别系统成功的关键在于是否拥有高级的关键算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度。

人脸识别独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。光照需要建立光照模型，检测与定位容易受干扰。姿态估计与匹配三维重建；二维图像的生成。事变的特征提取与消除持久性差；特殊的人群，比如双胞胎；建立人脸年龄衰老模型，较大限度消除年龄变化的影响。人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等。深圳校园安全人脸识别

人脸识别的识别算法是什么？深圳校园安全人脸识别

人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。人脸识技术中被普遍采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。深圳校园安全人脸识别

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