除了指纹，人脸和声音是较常用于身份识别的信息，它们已经被用于很多多模态身份识别系统。1997年以来，每两年，就会召开一个专门关于基于视频和语音身份识别的国际会议。近几年，视频人脸识别进入第三个发展阶段，东莞人脸识别技术公司，这个阶段方法的特点是同时采用空间信息(在每帧中)和时间信息(比如人脸特征的运动轨迹)，东莞人脸识别技术公司。区别于概率投票方法的一一个很大的不同之处在于，此类方法是在时间和空间的联合空间中描述人脸和识别人脸的。视频图像的一-个非常重要的特性是它的时间连续性，东莞人脸识别技术公司，以及由此产生的人脸信息的不确定性。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。东莞人脸识别技术公司

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。浙江人脸识别校园门禁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。

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，人脸识别图像匹配与识别：人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，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。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：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。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。

人脸识别直方图均衡：直方图均衡化处理的主要思想是把原始图像的灰度直方图，从某个比较集中的灰度区间映射到全部灰度范围内的均匀分布。简单来说，直方图均衡化就是将图像非线性拉伸，重新分配图像像素值，使得一定灰度范围内的像素数量基本相同。人脸识别的第1步就是要从原始的图像提取我们感兴趣的区域。现在我们获取原始图像的渠道主要有，导入原始的图像或者从视频流中获取。基于统计的人脸检测方法：事例学习：将人脸检测视为区分非人脸样本与人脸样本的两类模式分类问题，通过对入脸样本集和非人脸样本集进行学习以产生分类器目前国际上普遍采用人工神经网络。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。大学人脸识别批发价

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。东莞人脸识别技术公司

对于人脸这类复杂的、难以显示描述的模式基于ANN的方法具有独特的优势。入工神经网络是由多个神经元按照一定的排列顺序构成的，是一个非线性动力学系统，其特色是信息的分布式存储和并行协同处理。神经网络方法在人脸识别上的应用比起前述几类方法来有一定的优势，因为对入脸识别的许多规律或规则进行显性的述是相当困难的，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。支持向量机(SVW)的方法近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新热点，支持向量机主要解决的是-个两分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。东莞人脸识别技术公司

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