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，人脸识别生产商家，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、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，人脸识别生产商家、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等，人脸识别生产商家。在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。人脸识别生产商家

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。人脸识别生产商家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。

人脸识别基于视频比基于静态图像更具优越性，当人脸被求反或倒转时，运动信息有助于(熟悉的)人脸的识别。虽然视频人脸识别是基于静态图像的人脸识别的直接扩展，但一般认为视频人脸识别算法需要同时用到空间和时间信息，这类方法直到近几年才开始受到重视并需要进一步的研究和发展。目前视频人脸识别还有很多困难和挑战，具体来说有以下几种：视频图像质量比较差：视频图像一般是在户外(或室内，但是采集条件比较差)获取的，通常没有用户的配合，所以视频人脸图像经常会有很大的光照和姿态变化。另外还可能会有遮挡和伪装。

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。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。

人脸识别的优势体现在哪里呢？我们可以看出指纹和虹膜生物特征识别技术各个方面都比较好，与指纹、虹膜相比L它们的稳定性包括性能都比较好但指纹、虹膜识别技术需要被识别者在设备前停留、触摸，而人脸识别只要人经过摄像头摄像头就会将大脸拍摄下来，这种识别方式适合在公共场合、特别是人群聚集处使用。与传统的身份鉴定手段相比，基于人脸生物特征信息的身份鉴定用户易接受：简单易用，对用户无特殊要求。防伪性能好：不易伪造或被盗。"随身携带”：不用担心遗漏或丢失，随时随地可用。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。人脸识别生产商家

根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。人脸识别生产商家

人脸识别与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。人脸识别系统主要包括四个组成部分，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。人脸识别生产商家

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