“刷脸”，顾名思义，背后是一项关键技术：人脸识别。
别看这两年因为在智能手机上的使用而大热，其实人脸识别技术较早的研究还要追溯到20世纪50年代，当时已经有科学家在研究人脸轮廓的提取方法，连云港人脸识别，但受限于技术水平，这项技术的相关研究一度停滞，直到20世纪80年代，人脸识别的方法才有了新的突破，***生理学、脑***学、视觉等相关知识被引入，人脸识别进入了新的发展阶段。
所以，当前阶段的人脸识别不是单一的技术，而是融合了***生理学、脑***学、计算机视觉等多方面学科的技术。不过，小区人脸识别，本质上它还是一项计算机视觉技术。
征提取
图像特征的提取是比较关键的一步（上文所说的模式空间向特征空间的跨越），但对于图像处理来说也是比较初级的一步。目前关于图像特征提取的方法有很多，但其实我们想一想，通常而言图像的特征还是可以归类的，人脸识别系统，例如颜色特征、纹理特征、空间关系特征、形状特征等，智能人脸识别，每一种特征都有匹配的方法，其中有一些比较经典、好用的方法，例如HOG特征法，LBP特征法，Haar特征法等，小编当然不可能一一讲解，所以这里选取其中一种——HOG特征法。
人脸识别技术包含三个部分：(1)人脸检测面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：①参考模板法首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；②人脸规则法由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸。
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