首先，人脸识别有着自然性优势。所谓的自然性是指这一识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份；系统具有自然性的识别还有语音识别和体形识别，而***识别和虹膜识别等因人类不能通过此类生物特征区别个体所以不具备自然性。
其次，人脸识别技术具有非强制性特点。被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉，人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，而不同于***识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集***，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。
第三，人脸识别技术具有非接触优势。相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触，而同时能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判断及识别。
人脸识别系统使用应哪些考虑因素?一、从系统的选择上考虑，伴随着近几年识别系统技术的提升，目前生物识别技术市场上刚出现了数不胜数的解决方案，这些系统方案的供应商纷纷表示自己方案的优越性。但在系统集成商来说，他们选购人脸识别系统并不是看这些系统数据上的，更重要的是能够解决密集人群人脸的识别，抓拍以及系统的安全性能。同时，对于与系统相搭配的平台软件来说，人脸识别系统本身的方案也决定了平台软件能否对其进行良好的处理，故此，人们在选择具体的系统时在参考厂商的宣传以及样件时，还应该深入了解其平台软件的集成效果，以此来选择更好的人脸识别系统供应商。
二、从安装人脸识别系统注意的细节考虑，在现实的实际应用中，系统能够与现有的平台软件和硬件相兼容也是重要考虑的问题，例如有些摄像机并不适用于某些人脸识别系统，在这种情况下就要更换新的设备了。在安装人脸识别系统时，人们可有利用某些分析软件对摄像机性能进行分析，确保摄像机能够通过角度，光线以及其他因素来清晰的采集到脸部进行识别。
3D人脸识别系统常规的脸识别需要的四个步骤：人脸图像预处理、人脸图像匹配和识别、人脸图像采集及检测、人脸图像特征提取，同时这也是人脸识别系统的四个主要的组成部分。
1、人脸图像预处理：图像预处理是人脸识别技术中一个相当重要的环节，因为图像采集的地点光线等因素不同，图像的质量也有较大的差异。图像预处理的目的主要是为了去除对图像有干扰的信息，提高图片的质量，突出有用的信息。为之后对图像的分析计算提供便利，达到更快更准确的目的。
2、人脸图像匹配与识别：通过摄像头采集到的图片进行信息处理，通过核心算法对图片中的人脸的五官、脸型和角度等信息进行计算，智能人脸识别门禁系统定制，并且把图像信息和自身数据库里保存的图像信息进行搜索比对，当两者的匹配度到达一定的比例就可以把匹配到的数据输出，达到的目的。
3、人脸图像采集及检测：人脸图像通过摄像头等方式以静态图像，大厦人脸识别门禁系统定制，动态图像等方式进行记录，通过人脸检测的方式来确定人脸的位置和大小。以目前主流的人脸检测及采集的方法来说，Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。但其缺点是在复杂背景中，小区人脸识别门禁系统定制，容易受到复杂环境的影响，伊春人脸识别门禁系统定制，导致检测结果并不稳定，极易将类似人脸区域误检为人脸，误检率较高。
4、人脸图像特征提取：通过对预处理之后的图像进行分析计算，提取出图像中的人像的五官特征、人脸图像变换系数特征等。人脸特征提取的方法有两大类：一种是基于知识的表征方法，首先需要提取出人脸的五官，如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特点，在计算这些特点之间的位置关系，将它们之间的几何特征作为识别人脸的重要特征；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
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