人脸识别功能-人脸识别-一路机电人脸识别考勤

人脸识别过程一般分以下三步:

1.首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹编码贮存起来。

2.获取当前的***面像。即用摄像机捕抓的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。

3.用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，人脸识别考勤，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精准地辩认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。

以下是基于KL变换的特征人脸识别方法的基本原理:

KL变换是图象压缩中的一种至优正交变换，人们将它用于统计特征提取，从而形成了子空间法模式识别的基础，若将KL变换用于人脸识别，人脸识别公司，则需假设人脸处于低维线性空间，且不同人脸具有可分性，由于高维图象空间KL变换后可得到一组新的正交基，因此可通过保留部分正交基，以生成低维人脸空间，而低维空间的基则是通过分析人脸训练样本集的统计特性来获得，KL变换的生成矩阵可以是训练样本集的总体散布矩阵，也可以是训练样本集的类间散布矩阵，即可采用同一人的数张图象的平均来进行训练，这样可在一定程度上消除光线等的干扰，且计算量也得到减少，而识别率不会下降。

别看人脸识别系统近几年才开始应用，其实早在20世纪60年代就开始研究人脸识别系统了哦，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，人脸识别，并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别系统成功的关键在于是否拥有***的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、***系统、视频图像处理等多种***技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向***工智能的转化。