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，深圳校园安全人脸识别。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，深圳校园安全人脸识别，检测与定位容易受干扰，深圳校园安全人脸识别。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。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结果。深圳校园安全人脸识别

人脸识别经过近40年的发展，取得了很大的发展，涌现出了大量的识别算法。这些算法的涉及面非常普遍，包括模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能、统计学习、神经网络、小波分析、子空间理论和流形学习等众多学科。所以很难用一一个统-的标准对这些算法进行分类。根据输入数据形式的不同可分为基于静态图像的人脸识别和基于视频图像的人脸识别。因为基于静态图像的人脸识别算法同样适用于基于视频图像的人脸识别，所以只有那些使用了时间信息的识别算法才属于基于视频图像的人脸识别算法。深圳校园安全人脸识别人脸识别技术得到普遍提升，运用到更多的领域，与不同行业相互交融。

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。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。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。也就是说，人如果发生较大变化，系统可能就会认证失败。光照、姿态、装饰等，对机器识别人脸都有影响。

人脸识别经过近几年的发展，取得了长足的进步，也支撑起了小小不少人脸识别应用的公司。在很多行业中，比如刷脸访客，人脸闸机，人脸登录，酒店入住等诸多应用场景，都有人脸识别的成功应用。人脸识别技术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，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。该技术融合了生物学、心理学、。认知学、模式识别、图像处理、计算机视觉等多领域的知识和相关技术，可普遍应用与身份确认、身份鉴别、访问控制、安全监控、人机交互等场景。基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

目前中国国内人脸识别占比已达18%，相对而言，指纹识别占比由之前的98%下降到82%，很明显，人脸识别具有强大的发展潜力，已有取代指纹识别市场的发展趋势。在未来三年内，国内有望形成年销售额过百亿元的市场规模，并在未来十年内有望形成年销售额过千亿元的市场规模。随着技术的成熟与进步，生物识别技术将会得到深化与普及，并开始得到更大范围的采用，比如在边境安全方面。在今后几年中，其应用将越来越多样化，随着技术的进步和成本的不断降低，生物识别将会出现长足的发展。对于生物识别技术发展的未来，生物识别技术在许多行业已经开始应用，当前已进入产业发展的黄金时代。人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，重要技 术是人脸识别算法。深圳校园安全人脸识别

关键技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。深圳校园安全人脸识别

计算人脸识别算法的权值向量和训练集中每个人的权值向量之间的欧式距离，取较小距离所对应的人脸图像的身份作为测试人脸图像的身份。主分量分析是一种无监督学习方法，主分量是指向数据能量分布较大的轴线方向，因此可以从较小均方误差意义下对数据进行较优的表达。但是就分类任务而言，由主分量分析得到的特征却不能保证可以将各个类别较好地区分开来。线性鉴别分析是一-种有名的模式识别方法，通过将样本线性变换到一个新的空间，使样本的类内散布程度达到较小，同时类间散布程度达到较大，即有名的Fisher准则。深圳校园安全人脸识别

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