技术原理：人脸识别内容：人脸识别技术包含三个部分：人脸检测：面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：参考模板法：首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；人脸规则法：由于人脸具有一定的结构分布特征，陕西园区人脸识别，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；样品学习法：这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，陕西园区人脸识别，陕西园区人脸识别，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。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。陕西园区人脸识别

由于弹性图匹配方法利用小波变换来描述面部特征点的局部信息，因此受光照影响较小。此外，在弹性匹配的过程中，网格的形状随着特征点的搜索而不断变化，因此对姿态的变化也具有-定的自适应性。该方法的主要缺点是搜索过程中代价函数优化的计算量巨大，因而造成识别速度较慢，导致该方法的实用性不强。人脸本质上是3D空间中的一个表面，所以原则上用3D模型能更好地表征人脸，特别是处理人脸的各种变化，如姿势、光照等。Blanz等人提出了一种基于3D形态模型的方法，该方法将形状和纹理用模型参数编码，同时提出了一个能从单张人脸图像还原模型参数的算法。形状和纹理参数可用来进行人脸的识别。陕西园区人脸识别强化迭代理论：强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展。

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。

线段Hausdorff距离(LHD)的人脸识别方法，心理学的研究表明，人类在识别轮廓图(此如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。弹性图匹配的人脸识别方法，弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来表示人脸，拓扑图的任一顶点均包含特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法。

人脸识别在不同光照条件下所获得的同一人脸的两幅图像可以说是完全不同的两幅图像，这两幅图像之间的灰度分布差异有可能大于不同人脸之间的灰度分布的差异，因而可能会导致识别率的下降。平滑处理人脸图像边缘也是人脸识别中的重要信息，它是基于局部特征的人脸检测与识别方法的重要依据。基于局部特征的人脸检测和识别方法是依赖于眼睛、嘴等人脸的几何结构特征的提取，但是人脸图像的边缘信息对光照的反应很敏感。特别是光照角度发生变化时人脸表面纹理被阴影遮蔽无法检测到较完整的人脸边缘，从而导致识别的。传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别。陕西园区人脸识别

人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，这些局部和它们之间结构关系的几何描述，作为识别人脸的重要特征。陕西园区人脸识别

为了处理由于参数导致的人脸图像之间差异的极端情形，通常是预先产生一个通用的模型。而进行图像分析时，给定一张新的图像，一般的做法是用通用模型去拟合新的图像，从而根据模型来参数化新的图像。一个典型的基于视频图像的人脸识别系统一般都是自动检测人脸区域，从视频中提取特征，然后如果人脸存在则识别出，人脸的身份。在视频监控、信息安全和出入控制等应用中，基于视频的人脸识别是一个非常重要的问题，也是目前人脸识别的一个热点和难点。陕西园区人脸识别

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