随着科技的发展，如今一些小区出入都不用门禁卡了，出入全靠人脸识别；银行也开通了刷脸就能取到现金，省去了拿卡，输入密码等；有的餐厅搞活动，刷脸吃饭，由机器打分，颜值高的。在火车站、汽车站、高铁站、机场等公共场所，人脸识别应用也越来越多。那么人脸识别有哪些技术呢？主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，人脸识别认证，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。1. 基于几何特征的方法是早、传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。 人脸细微动作是人脸识别中的重要因素。由于照片、模型中的人脸不具备细微等动作的可能，那么我们在获取人脸的连续一系列细微动作的过程中可以获得一些线索来判断是否是真实的人脸：如眼睛眨动、嘴唇的离合、面部肌肉细微动作以及人脸周边场景的细微变化，人脸识别，这些我们可以将其设为相应的特征值存储在人脸特征值中，人脸识别器，并设定这些值设置波动范围，如果这些值没有变化，就判定这是作假人脸。对于以上归类的细微动作可以采用以下几类人脸经典算法进行特征值提取和判断：霍夫变换法、变形模板法、边缘特征分析法和对称变换法等，利用这些算法，从一个较大的特征集中选择少量的关键的特征，产生一个高效的强分类器，再用瀑布算法将多个强分类器合成为一个更加复杂的层叠分类器，使图像的背景区域地丢弃，而在有可能存在目标（人脸）的区域花费更多的计算。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，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，人脸识别考勤机，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。 人脸识别器-一路机电人脸识别考勤-人脸识别由芜湖市一路机电工程有限公司提供。人脸识别器-一路机电人脸识别考勤-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
