人脸识别实验结果表明支持向量机有较好的识别率，SIT算法是一种图像特征提取与匹配算法。SIFT算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、尺度变化、光照变化情况下的特征匹配问题i并能在一定程度上对视角变化、仿射变化也具备较为稳定的特征匹配能力，，SIF工算法首先在尺度空间进行特征检测”，合肥人脸识别闸机报价，并确定芙键点的位置和关键点所处的尺度，合肥人脸识别闸机报价，然后使用关键点邻域梯度的主方向作为该点的方向特征，以实现算子对尺度和方向的无关性，合肥人脸识别闸机报价。SIRT算法提取的SIFT特征向量具有如下特性：SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。人脸识别不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感。合肥人脸识别闸机报价

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。苏州人脸识别机通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。

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跟上人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；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。

接下来分别介绍两类人脸识别算法中的一些重要的算法。特征脸方法利用王分量分析进行降维和提取特征。王分量分析是一种应用十分普遍的数据降维技术，该方法选择与原数据协方差矩阵前几个较大特征值对应的特征向量构成一组基，以达到较好表征原数据的目的。因为由主分量分析提取的特征向量返回成图像时，看上去仍像人脸，所以这些特征向量被称为“特征脸”。在人脸识别中，由一组特征脸基图象张成一一个特征脸子空间，任何一幅人脸图象(减去平均人脸后)都可投影到该子空间，得到一一个权值向量。人脸识别系统分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

神经网络的人脸识别方法，神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。基于特征脸(PCA)的人脸识别方法，特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种较优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。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。合肥人脸识别闸机报价

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。合肥人脸识别闸机报价

人脸识别轮廓规则：人脸的轮廓可以简单地看成一个近似椭圆，而人脸检测可以通过椭圆检测来完成。颜色、纹理规则：同民族人的面部肤色在颜色空间中的分布相对比较集中，颜色信息在一定程度上可以将人脸同大部分背景区分开来。运动规则：通常相对背景人总是在运动的，利用运动信息可以简单有效的将人从任意复杂背景中分割出来。其中包括利用眨眼、说话等方法的人脸检测方法。对称性：人脸具有一定的轴对称性各也具有一定的对称性。基于几何特征的方法人脸由眼睛、鼻子，嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸于差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。合肥人脸识别闸机报价

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