合肥维安达***无忧(图)-人脸识别考勤机-滁州人脸识别

人脸识别技术流程。

特征提取

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，滁州人脸识别，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

人脸检测

人脸检测的任务是从图像中标注出每张人脸的具体位置和大小，一般用人脸矩形框（如人脸识别流程图中的绿色矩形框）四个顶点的坐标来标示。这对于人类来说似乎很简单（不过科学家们还不完全清楚人脑是怎么做到的），人脸识别闸机设备，可对计算机来说却没有那么容易。因为在计算机内部，彩色1图像是由一个挨一个的点（像素）组成的，每个像素通常由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个颜色数值来表示。可想而知，直接通过这些数值的差异区分人脸和非人脸十分困难。

因此，人脸识别考勤机，人工智能需要设计算法对这些数值进行处理，找到人脸区域与非人脸区域在这些数值中蕴藏的差异，从而区别人脸区域和非人脸区域，完***脸检测。

人脸识别具有的优势。

所遇困难

人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。

相似性

不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器1官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行***是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。