人脸识别特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程，人脸识别闸机设备供货价格。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是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，人脸识别闸机设备供货价格。基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，人脸识别闸机设备供货价格，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据。人脸识别闸机设备供货价格

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”，并确定芙键点的位置和关键点所处的尺度，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。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。人脸识别闸机设备供货价格人脸识别的人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

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。

随着人脸识别技术的快速进步以及市场应用需求的凸显以及资本的热捧，人脸识别技术在应用场景上也有了很大的突破，不再局限于考勤、门禁行业的简单应用，目前随着技术的进-步成熟和社会认同度的提高，普遍应用于金融、司法、jun队、公安、边检、航天、电力、厂、医疗及众多企事业单位等领域。人脸识别办法：几何特征的人脸识别方法，几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法。

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。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。人脸识别小区门禁供货商

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着人脸。人脸识别闸机设备供货价格

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。人脸识别闸机设备供货价格

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