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宣城市盛宇防護設施有限公司
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在人臉識別過程中，對于前端在各種環境下采集到的圖像，需要先做預處理，譬如光線規整、圖像增強、關鍵點分析、人臉對齊等手段，在檢測到人臉后，再以預先訓練好的人臉特征模型進行特征值的提取與比對，即可知道待識別對象與目標對象是否為同一個人
在人臉識別過程中，對于前端在各種環境下采集到的圖像，需要先做預處理，譬如光線規整、圖像增強、關鍵點分析、人臉對齊等手段，在檢測到人臉后，再以預先訓練好的人臉特征模型進行特征值的提取與比對，即可知道待識別對象與目標對象是否為同一個人。
人臉識別的完整過程是：人臉數據采集-模型訓練-圖片拍攝-預處理-特征采集與比對-輸出結果。人臉檢測只是其中個別環節。
與傳統的***、磁卡等門禁體系辦理相比，人臉識別門禁體系在辦理使用上愈加智能快捷。以往社區人員發作變化，需要及時替換***、磁卡和***。人臉辨認門禁投入使用之后，新入住的用戶只需要在社區辦理處等級人臉信息，即可自在進出，大大節省社區人員變化辦理成本。
門禁作為寓居環境安防第壹關，其重要性不言而喻，門禁體系的設計作業漸成安防商場重視的要點。在人工智能技能百家爭鳴的當下，人臉辨認異軍突起，借助東風，推進人臉辨認門禁進一步走向商場。現在，人臉辨認門禁體系已被使用于***、安防、教育、工作、大樓辦理等領域。
傳統的人臉識別技術主要是基于可見光圖像的人臉識別，這也是人們蕞熟悉的識別方式，已有30多年的研發歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環境光照發生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。
迅速發展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響，已經取得了識別性能，在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發展迅速，使人臉識別系統逐漸走向實用化。
人臉與***的其它生物特征（***、虹膜等）一樣與生俱來，它的 性和不易被復質的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提。
人臉圖像特征提取：人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數 特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。
人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大 類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。基于知識的表征方法主要是根據人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據，其特征分 量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特 征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。
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