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一般来说，人脸识别系统包括图像摄取，成都人脸识别道闸系统、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。人脸识别算法分类：基于人脸特征点的识别算法（Feature-basedrecognitionalgorithms），成都人脸识别道闸系统。基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-basedrecognitionalgorithms）。基于模板的识别算法（Template-basedrecognitionalgorithms）。利用神经网络进行识别的算法（Recognitionalgorithmsusingneuralnetwork），成都人脸识别道闸系统。在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。成都人脸识别道闸系统
人脸识别是一个活跃的研究领域，是人类视觉较杰出的能力之一。虽然人脸识别的准确性要低于虹膜、指纹的识别，但由于它的无侵害性和对用户较自然、较直观的方式，使人脸识别成为较容易被接受的生物特征识别方式。人脸识别是人体生物认证技术的一种首先我们谈谈人体生物认证技术人体生物的生物特征包括生理特征和行为特征两大类。人体的生理特征主要包括人脸、指纹、掌纹、掌形、虹膜、视网膜、静脉、DNA、颅骨等，这些特征是与生俱来的，是先天形成的；而行为特征包括声纹、签名、步态、耳形、按键节奏、身体气味等，这些特征是由后天的生活环境和生活习惯决定的。成都人脸识别道闸系统：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
人脸识别包括人脸采集、人脸检测、图像预处理、特征信息提取、人脸匹配与识别，人脸检测是指用摄像机采集人的面相文件或用照片形成面相文件，进而生成面相代码贮存起来。人脸检测是从动态的场景，或复杂的背景中，判断是否存在面相，并将这些面相分离出来，图像预处理主要去除图像中的无关信息，尽可能减少光照外来环境，或者成像系统对图像造成的干扰，使图像的特征明显地表现出来，然后我们对图像进行特征信息提取，进而完成人脸匹配与识别。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟上人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有高级的关键算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度。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。
为了处理由于参数导致的人脸图像之间差异的极端情形，通常是预先产生一个通用的模型。而进行图像分析时，给定一张新的图像，一般的做法是用通用模型去拟合新的图像，从而根据模型来参数化新的图像。一个典型的基于视频图像的人脸识别系统一般都是自动检测人脸区域，从视频中提取特征，然后如果人脸存在则识别出，人脸的身份。在视频监控、信息安全和出入控制等应用中，基于视频的人脸识别是一个非常重要的问题，也是目前人脸识别的一个热点和难点。传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别。成都人脸识别道闸系统
可以在识别速率和识别效能之间，达到较好的匹配效果人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据。成都人脸识别道闸系统
不难预见，知识与统计方法的综合应用，是解决实际问题所必须的。人脸识别特征提取与识别：与刚体不同，人脸是塑性变形体更适合用，弹性模型来描述。因此，任何基于刚体特性的特征抽取方法都很难达到满意的效果。其次，入脸识别被认为是人类视觉中独特的过程，因此对生理学和心理学结合是很有帮助的。可以预见，在人类视觉和非刚体两方面的研究成果将有助于找到抽取和描述人脸特征的解决方案。另外，无论对于检测定位还是识别，如何将能够获得的各种信息较大限度、有机地集成起来加以利用，这是一个具有普遍意义的课题，而且也是有效提高人脸识别系统效率的手段。成都人脸识别道闸系统
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