在人脸跟上和识别中利用时间信息是视频人脸识别算法和基于静态图像的人脸识别算法的较大区别。目前这类算法大致可分为两类：跟上-然后-识别，西安人脸识别技术哪家好，这类方法首先检测出人脸，然后跟上人脸特征随时间的变化。当捕捉到一帧符合一定标准(大小，姿势)的图像时，用基于静态图像的人脸识别算法进行识别。这类方法中跟上和识别是单独进行的，时间信息只在跟上阶段用到。识别还是采用基于静态图像的方法，没用到时间信息。跟上且识别，西安人脸识别技术哪家好，这类方法中，人脸跟上和识别是同时进行的，西安人脸识别技术哪家好，时间信息在跟上阶段和识别阶段都用到。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。西安人脸识别技术哪家好

人脸识别图像比较小：同样，由于采集条件比较差，视频人脸图像一般会比基于静态图像的人脸识别系统的预设尺寸小。小尺寸的图像不但会影响识别算法的性能，而且还会影响人脸检测，分割和关键点定位的精度，这必然会导致整个人脸识别系统性能的下降。视频人脸识别起源于基于静态图像的人脸识别，即识别系统自动的检测和分割出人脸，然后用基于静态图像的识别方法进行识别。对这类方法的一个提高是加入了人脸跟上。在这类系统中，通过利用姿态和从视频中估计到的深度信息合成一个虚拟的正面人脸。这个阶段的另外一个能提高识别率的方法是利用视频中充裕的帧图像，基于每帧图像的识别结果，使用”投票”机制。湖北人脸识别闸机设备强化迭代理论：强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展。

“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、**系统、视频图像处理等多种专业技术，同时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，其关键技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。 传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。

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。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

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。符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。四川人脸识别仪

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法。西安人脸识别技术哪家好

人脸识别子空间方法：在人脸识别中利用的是主元子空间(特征脸)，而人脸检测利用的是次元子空间(特征脸空间的补空间)。用待检测区域在次元子空间上的投影能量，也即待检测区域到特征脸子空间的距离做为检测统计量，距离越小表明越像人脸。子空间万法的特点在于简便易行，但由于没有利用反例样本信息，对与人脸类似的物体辨别能力不足。空间匹配滤波器方法：包括各种模板匹配方法、合成辨别函数方法等。基于知识建模的人脸检测方法)分布规则：虽然人脸在外观上变化很大，但遵循一些几乎是普遍适用的规则，如五官的空间位置分布大致符合三庭五眼等。西安人脸识别技术哪家好

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