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人脸识别系统

人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，高速人脸识别供应商，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，高速人脸识别供应商，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，高速人脸识别，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。2006年，美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在10月26日之前必须使用结合了人脸识别的电子系统，到 2006年底已经有50多个国家实现了这样的系统。2012年4月，铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统；可以对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿， 人脸侦测，自动调整影像放大。

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人脸识别

提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法，并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。优化的形变统计校正理论基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；独创的实时特征识别理论该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到的匹配效果

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人脸图像预处理

人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

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