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，火车站人脸识别，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，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。 人脸图像采集及检测人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些蕞能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。随着科技的发展，人脸识别应用，似乎一切都变得智能化，人脸识别，现在很多小区和公司都采用了人脸识别系统作为门禁。人脸辨认门禁体系首要经过摄像头采集人脸信息，与后台庞大的人脸模板对比，确认是社区或楼层住户就能够自在通行。如此一来，人脸识别门禁识别，即便是出门忘带磁卡、指纹变形、忘掉暗码，也不会被拦在小区大门处，'刷脸'收支，安全卫生。人脸门禁在企事业园区、办公大楼等场所使用人脸辨认技能在门禁体系中做通行权限'钥匙'，经过抓拍人脸与预先录入的人脸库比对，对不同区域、不同门禁点、不同时刻段的进出权限，经过人脸这张特殊的'卡片'来做判别，操控建筑物内门禁体系的敞开。首要以人脸辨认操控设备为主，在人脸的基础上还调配IC卡、指纹等多种方式做组合验证，在安全性上得到进一步的加强与保证。 人脸识别-一路机电人脸识别机-火车站人脸识别由芜湖市一路机电工程有限公司提供。人脸识别-一路机电人脸识别机-火车站人脸识别是芜湖市一路机电工程有限公司（www.ylchepaishibie.com）今年全新升级推出的，以上图片仅供参考，请您拨打本页面或图片上的联系电话，索取联系人：朱经理。 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
