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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，太原校园人脸识别系统。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了优越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能**过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，太原校园人脸识别系统，它的不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，太原校园人脸识别系统。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。太原校园人脸识别系统

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。上海智能人脸识别门禁通过设定一个阈值，当相似度**过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。

人脸识别**利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，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。人脸识技术中被普遍采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。

人脸识别系统采用基于特征脸的主成分分析法（PCA），根据一组人脸训练样本构造主元子空间，检测时，将测试图像投影到 主元空间上，得到一组投影系数，再和各已知的人脸图像模式比较，从而得到检测结果。人脸识别中使用模块化或基于视角的特征值空间的需要是一个更一般的现象的征兆，即人脸表观和可识别性不只是依赖于颜色和纹理，同样依赖于形状。进一步，当处理3D头部旋转时，人头部的姿态在识别时是要忽略的。人脸识别技术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追踪人脸，进而对检测到的人脸进行的一系列计算和分别判断的相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸与人体的其它生物特征一样与生俱来，它的不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。

接下来分别介绍两类人脸识别算法中的一些重要的算法。特征脸方法利用王分量分析进行降维和提取特征。王分量分析是一种应用十分普遍的数据降维技术，该方法选择与原数据协方差矩阵前几个较大特征值对应的特征向量构成一组基，以达到较好表征原数据的目的。因为由主分量分析提取的特征向量返回成图像时，看上去仍像人脸，所以这些特征向量被称为“特征脸”。在人脸识别中，由一组特征脸基图象张成一一个特征脸子空间，任何一幅人脸图象(减去平均人脸后)都可投影到该子空间，得到一一个权值向量。人脸识别主要用于身份识别。太原校园人脸识别系统

人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。太原校园人脸识别系统

网应用：利用人脸识别系统确认卡网络支付，以防止盗用卡等。光线补偿：光照变化主要表现为强度变化和角度变化。光照强度变化会导致较端光照情况的出现(如暗光、高光等现象的出现)；而光照角度变化会产生不同程度的表面明暗区，光照暗区会遮盖人脸本身的纹理信息。这两种光照变化都会对人脸图像的整体灰度分布、对人脸图像的边缘信息和人脸的彩色图像的色度空间产生很大的影响。灰度变化：人脸图像的灰度分布是基于灰度图像进行人脸识别的主要信息依据。太原校园人脸识别系统

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