人脸的外形
人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸识别方案，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，人脸识别方案，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，人脸识别，因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
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人脸识别介绍
系统可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生***脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，***终将根据所比对的相似值列出***相似的人员列表。系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。图像质量检测图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。
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人脸识别技术流程
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些***能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
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