一般私密性较强或者贵重物品较多的场所往往需要更严格的控制进出人员，而人脸识别系统应用在此类场所想必是非常合适的，并且人脸识别技术本身的特点和优势具有识别的唯1性、自然性、安全可靠和方便使用的特点，只有被授权进入的人才能通过，否则将拒绝开门，需要征得管理处同意后方可入内，从而减少一些不必要的损失，严格控制进出人员的身份，有效的禁止他人冒用授权者身份进入。 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，从一个较大的特征集中选择少量的关键的特征，人脸识别，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，人脸识别系统，使图像的背景区域地丢弃，人脸识别考勤，而在有可能存在目标（人脸）的区域花费更多的计算。人脸识别的研究始于上世纪中期，经历了数十年的努力，现在已经可以应用在我们的实际生活中，为我们提供各种便利。以下来看看人脸识别的技术原理：人脸识别主要分为人脸检测、特征提取和人脸识别三个过程.1.人脸检测：人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法 训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。2.特征提取：特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。不过，人脸识别技术，由于其所需的特征点不能精准选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。表征特征利用人脸图像的灰度信息，通过一些算法提取全局或局部特征。其中比较常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先将图像分成若干区域，在每个区域的像素640x960邻域中用中心值作阈值化，将结果看成是二进制数。图3显示了一个LBP算子。LBP算子的特点是对单调灰度变化保持不变。每个区域通过这样的运算得到一组直方图，然后将所有的直方图连起来组成一个大的直方图并进行直方图匹配计算进行分类。3.人脸识别：这里提到的人脸识别是狭义的人脸识别，即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比，根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类：一类是确认，这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程，回答你是不是你的问题；另一类是辨认，这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸辨认要比人脸确认困难，因为辨认需要进行海量数据的匹配。常用的分类器有近邻分类器、支持向量机等。 人脸识别-人脸识别系统-芜湖一路机电(推荐商家)由芜湖市一路机电工程有限公司提供。人脸识别-人脸识别系统-芜湖一路机电(推荐商家)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
