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，武汉医院人脸识别、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。优势：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。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，武汉医院人脸识别，武汉医院人脸识别，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。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。武汉医院人脸识别

人脸识别基于光照估计模型理论：提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法，并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。优化的形变统计校正理论：基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；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；实时特征识别理论：该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到较好的匹配效果人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如ANeuralNetworkFaceRecognitionAssignment(神经网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。武汉医院人脸识别实时特征识别理论：该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理。

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。

通常称第1类变化为类间变化（inter-classdifference），而称第二类变化为类内变化（intra-classdifference）。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。人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是较好的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别。

人脸识别是一个活跃的研究领域，是人类视觉较杰出的能力之一。人脸识别的准确性要低于虹膜、指纹的识别无侵害性，对用户较自然、较直观容易被接受。人脸识别，特指利用分析比较的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流 首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部的位置信息。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。西安人脸识别技术公司

：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。武汉医院人脸识别

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。武汉医院人脸识别

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