人脸图像特征提取
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，也称人脸表征，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习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸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。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。
人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的性和不易被的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：
非强制性：用户不需要专门配合人脸设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；
非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；
并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；
除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
人脸识别系统还可保留人脸识别结果，提供统计分析功能，且能通过屏幕显示现场人脸识别情况及查询识别结果。另还可实现公司上放工考勤、场地职员技术功能。
人脸识别闸机工作原理简朴概述就是：“条件是人脸识别系统以模块的形式嵌入闸机内部，人脸闸机上面安装摄像头，当进出通道职员通过预备通过闸机时，前端摄像头到通行职员的人脸图像或视频流，福建测温人脸机，系统自动在图像或动态视频中检测和跟踪人脸，并通过一系列相关技术对所的图像进行人脸定位、质量检测。通过将现场获得的图片与提取件信息进行交叉比对，以确保持证人和证件之间的一致性，测温人脸机维修，正当性。然后根据比对结果来判定闸机门摆开放与否，测温人脸机哪家好，比对成功，进出职员可以通行，比对不成功，人脸识别闸机就不会予以开门。
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