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，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，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，人脸识别，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，小区人脸识别，而在有可能存在目标（人脸）的区域花费更多的计算。 人脸识别具有什么意义？研究人脸识别在理论和技术上都有重要的意义:一是可以推进对人类视觉系统本身的认识;二是可以满足人工智能应用的需要。采用人脸识别技术，建立自动人脸识别系统，用计算机实现对人脸图像的自动识别有着广阔的应用领域和诱人的应用前景。同时人脸识别作为一种生物体征识别与其它较成熟的识别方法(如指纹、虹膜、DAN检测等)相比有以下几个优点:①无侵略性，人脸图像的获取不需要被检测人发生身体接触，人脸识别门禁系统，可以在不惊动被检测人的情况下进行;②低成本、易安装，人脸识别系统只需要采用普通的摄像头、数码摄像机或手机上的嵌入式摄像头等被广泛使用的摄像设备即可，对用户来说也没有特别的安装要求;③无人工参与，整个人脸识别过程不需要用户或被检测人的主动参与，人脸识别应用，计算机可以根据用户预先的设置自动进行。以下基于特征分析的方法进行人脸识别的技术原理：实际上，特征脸反映了隐含在人脸样本集合内部的信息和人脸的结构关系。将眼睛、面颊、下颌的样本集协方差矩阵的特征向量称为特征眼、特征颌和特征唇，统称特征子脸。特征子脸在相应的图像空间中生成子空间，称为子脸空间。计算出测试图像窗口在子脸空间的投影距离，若窗口图像满足阈值比较条件，则判断其为人脸。基于特征分析的方法，也就是将人脸基准点的相对比率和其它描述人脸脸部特征的形状参数或类别参数等一起构成识别特征向量，这种基于整体脸的识别不仅保留了人脸部件之间的拓扑关系，而且也保留了各部件本身的信息，而基于部件的识别则是通过提取出局部轮廓信息及灰度信息来设计具体识别算法。现在Eigenface(PCA)算法已经与经典的模板匹配算法一起成为测试人脸识别系统性能的基准算法；而自1991年特征脸技术诞生以来，研究者对其进行了各种各样的实验和理论分析，FERET'96测试结果也表明，改进的特征脸算法是主流的人脸识别技术。 人脸识别应用-人脸识别-一路机电人脸识别考勤(查看)由芜湖市一路机电工程有限公司提供。人脸识别应用-人脸识别-一路机电人脸识别考勤(查看)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
