人脸识别机-安徽人脸识别-合肥维安达(查看)

人脸识别识别算法。

基于光照估计模型理论

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，人脸识别机，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；

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，达到很好的匹配效果。

自然性，人类识别物体特征感知就是通过眼睛的感官传递回大脑，

人脸识别技术是利用计算机深度学习人类感官回传大脑的过程，安徽人脸识别，所以人脸识别相较于其他的生物识别技术在使用和体验上更加的自然，且不需要其他物体特征，不会发生丢失、被等问题。识别速度快精度高，由于计算机技术的发展，在固定样本库对比下，人脸识别道闸系统，人脸识别速度已经可以提升至0.3秒/人次，且不同角度、佩戴眼镜、化妆等改变面貌的行为也可以通过调整人脸识别算法来修正比对数据。

静态、动态人脸识别的区分在于：

静态人脸识别是配合式人脸识别，要求人在特定的区域或者范围之内进行识别，对角度、距离、位置的要求特殊，人脸识别门禁系统，要求通行者停步并且脸部必须静止在人脸识别机范围框方可完成，造成识别速度慢。

动态人脸识别是完全无感式人脸识别，人只要出现在范围内，都可以自动识别，甚至以自然的形态走过，摄像头也会进行信息的抓拍和采集，并发出相应的指令，动态人脸识别进行核对，所以识别速度快。