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人脸识别技术已经得到普遍的认同，但其应用门槛仍然很高：技术门槛高（开发周期长），经济门槛高（价格高）。人脸识别产品已普遍应用于金融、**、jun队，广东**人脸识别、公安、边检、**、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。电子护照及身份证，广东**人脸识别。中国的电子护照计划*一所正在加紧规划和实施，广东**人脸识别。公安、**和刑侦。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。广东**人脸识别

人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般**人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。湖北人脸识别门禁**人脸识别技术抢滩金融和安防领域市场，打造一个具有国际**水平的人工智能中心，推进“智慧城市”建设。

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。

为了处理由于参数导致的人脸图像之间差异的较端情形，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。可以克服光线变化的影响，已经取得了优越的识别性能。

影响人脸识别性能的因素：背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转：采用几何规范化，人脸图象经过旋转、平移、缩放后，得到的脸部图象为*大小，两眼水平，两眼距离一定。人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。采用对称的从阴影恢复形状(symmteric；shape；from；shading)技术，可以得到一个与光源位置无关的图象。年龄的变化：建立人脸图象的老化模型。表情的变化：提取对表情变化不敏感的特征，或者将人脸图象分割为各个图象，分别识别后再综合判断。附着物（眼镜、胡须）的影响。照相机的变化：同一人使用不同的照相机拍摄的图象是不同的。“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、*系统、视频图像处理等多种**技术。湖北人脸识别门禁**

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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。广东**人脸识别

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