宣城盛宇智能(图)-人脸识别技术-铜陵人脸识别

在人脸识别过程中，对于前端在各种环境下采集到的图像，人脸识别技术，需要先做预处理，譬如光线规整、图像增强、关键点分析、人脸对齐等手段，校园人脸识别，在检测到人脸后，再以预先训练好的人脸特征模型进行特征值的提取与比对，即可知道待识别对象与目标对象是否为同一个人。

人脸识别的完整过程是：人脸数据采集-模型训练-图片拍摄-预处理-特征采集与比对-输出结果。人脸检测只是其中个别环节。

主流的人脸识别系统基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

1、基于几何特征的方法是蕞早、蕞传统的方法，学校人脸识别，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；

2、基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、**网络方法、动

态连接匹配方法等。

3、基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。

人脸识别是指能够识别或验证图像或视频中的主体的身份的技术。人脸识别算法诞生于七十年代初。自那以后，它们的准确度已经大幅提升，现在相比于**或虹膜识别等传统上被认为更加稳健的生物识别方法，人们往往更偏爱人脸识别。让人脸识别比其它生物识别方法更受欢迎的一大不同之处是人脸识别本质上是非**性的。

比如，**识别需要用户将手指按在传感器上，虹膜识别需要用户与相机靠得很近，语音识别则需要用户大声说话。相对而言，铜陵人脸识别，现代人脸识别系统仅需要用户处于相机的视野内（假设他们与相机的距离也合理）。这使得人脸识别成为了对用户友好的生物识别方法。这也意味着人脸识别的潜在应用范围更广，因为它也可被部署在用户不期望与系统合作的环境中，比如监控系统中。人脸识别的其它常见应用还包括访问控制、欺诈检测、身份认证和社交媒体。