人脸识别图像预处理：人脸图像预处理：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。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，小区人脸识别门禁供应企业，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换，小区人脸识别门禁供应企业、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。人脸图像特征提取：人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，小区人脸识别门禁供应企业，这些局部和它们之间结构关系的几何描述，作为识别人脸的重要特征。小区人脸识别门禁供应企业

人脸识别投票方法可以是确定的，但是概率投票方法一般来说更好，投票机制的一个缺点是计算结果的代价比较昂贵。视频人脸识别的第二个发展阶段是利用多模态信息。因为人类一般会利用多种信息识别人的身份，所以一个多模态系统将比只利用人脸的识别系统性能更好。更重要的是利用多模态信息提供了一种方法，它能大范围解诀那些只靠人脸无法识别的任务。例如，在一个完全没有配合的环境(比如抢钱)，歹徒的脸一般是蒙着的，这时能进行无人脸识别的方法就是分析歹徒躯体的运动特性。小区人脸识别门禁供应企业不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像。

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。

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。在任意一幅图像中进行人脸识别之前，需要定位人脸位置和大小。

人脸识别系统使用计算机算法来挑选关于人脸的特定而独特的细节。这些细节，例如眼睛之间的距离或下巴的形状，然后被转换为数学表示，并与在人脸识别数据库中收集的其他面部的数据进行比较。关于特定脸部的数据通常被称为脸部模板，并且与照片不同，因为它被设计为包括可用于区分一个脸部与另一个脸部的某些细节。一些人脸识别系统不是积极地识别未知人，而是被设计成计算未知人与存储在数据库中的特定人脸模板之间的概率匹配分数。这些系统将提供几个潜在的匹配，按照正确识别可能性的顺序排列，而不是返回单个结果。人脸识别系统在具有挑战性的条件下识别人的能力各不相同，例如照明不良、图像分辨率低和视角次优(例如在从上方俯视未知人的照片中)。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。深圳校园安全人脸识别

人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。小区人脸识别门禁供应企业

人脸识别门禁采用分体式设计，人脸、指纹和ID卡信息的采集和生物信息识别及门禁控制内外分离，实用性高、安全可靠。系统采用网络信息加密传输，支持远程进行控制和管理，可普遍应用于银行、jun队、公检法、智能楼宇等重点区域的门禁安全控制。身份辨识：如电子护照及身份证。这或许是未来规模应用。在国际民航组织已确定，从2010年4月1日起，其118个成员国家和地区，必须使用机读护照，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。小区人脸识别门禁供应企业

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