伴随着科技的飞速发展，人脸识别的技术也越来越好，近来有一种通过神经网络的方法进行识别，人工神经网络是一种非线性动力学系统，具有良好的自组织、自适应能力。目前神经网络方法在人脸识别中的研究方兴未艾。Valentin提出一种方法，首先提取人脸的 50个主元，然后用自相关神经网络将它映射到 5维空间中，再用一个普通的多层感知器进行判别，对一些简单的测试图像效果较好；有人提出了一种混合型神经网络来进行人脸识别，其中非监督神经网络用于特征提取，而监督神经网络用于分类。Lee等将人脸的特点用六条规则描述，然后根据这六条规则进行五官的定位，将五官之间的几何距离输入模糊神经网络进行识别，效果较一般的基于欧氏距离的方法有较大改善，Laurence等采用卷积神经网络方法进行人脸识别，由于卷积神经网络中集成了相邻像素之间的相关性知识，人脸识别门禁，从而在一定程度上获得了对图像平移、旋转和局部变形的不变性，因此得到非常理想的识别结果，Lin等提出了基于概率决策的神经网络方法 (PDBNN)，其主要思想是采用虚拟 (正反例 )样本进行强化和反强化学习，从而得到较为理想的概率估计结果，并采用模块化的网络结构 (OCON)加快网络的学习。这种方法在人脸检测、人脸定位和人脸识别的各个步骤上都得到了较好的应用，其它研究还有 :Dai等提出用Hopfield网络进行低分辨率人脸联想与识别，Gutta等提出将RBF与树型分类器结合起来进行人脸识别的混合分类器模型，Phillips等人将MatchingPursuit滤波器用于人脸识别，国内则采用统计学习理论中的支撑向量机进行人脸分类。神经网络方法在人脸识别上的应用比起传统的方法来有一定的优势，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。因此人工神经网络识别速度快，但识别率低 。而神经网络方法通常需要将人脸作为一个一维向量输入，因此输入节点庞大，其识别重要的一个目标就是降维处理。 人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，人脸识别器，也称人脸表征，静态人脸识别，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸部位的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。孩子的安全问题一直是我国着重关注的，随着科技的发展，如今的幼儿园已经装上了人脸识别门禁系统，幼儿园接送人脸识别系统采用的人脸识别技术，不但解决了接送孩子家长的身份确认问题，而且方便出勤统计及相关管理，极大满足了家长对幼儿人身安全保障的迫切需求，六安人脸识别，解决了家长的后顾之忧！每一位幼儿在入园注册时都必需登记接送者的面部特征（每个孩子可登录多位接送者）。每次入园和放学时，接送孩子的家长需要进行人脸识别匹配认证。认证成功即可放行，如果识别失败，即报警通知管理员。识别过程中，还可拍摄接送家长的照片。每次识别都会记录详细的时间，接送家长的拍照可供查询。系统提供短信提示的扩展功能，幼儿每次被送入和接走时，系统都会向家长特定的手机发送提示短信，以保证孩子的安全。系统还具备自动分析能力，能够适应不同的环境变化，包括光照、季节、昼夜、晴雨等。 人脸识别器-六安人脸识别-芜湖一路机电(查看)由芜湖市一路机电工程有限公司提供。芜湖市一路机电工程有限公司（www.ylchepaishibie.com）是安徽 芜湖 ,金属门的，多年来，公司贯彻执行科学管理、发展、诚实守信的方针，满足客户需求。在芜湖一路机电领导携全体员工热情欢迎各界人士垂询洽谈，共创芜湖一路机电更加美好的未来。 产品：芜湖一路机电供货总量：不限产品价格：议定包装规格：不限物流说明：货运及物流交货说明：按订单
