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人脸识别直方图均衡：直方图均衡化处理的主要思想是把原始图像的灰度直方图，从某个比较集中的灰度区间映射到全部灰度范围内的均匀分布。简单来说，直方图均衡化就是将图像非线性拉伸，重新分配图像像素值，长沙人脸识别出售，使得一定灰度范围内的像素数量基本相同，长沙人脸识别出售。人脸识别的第1步就是要从原始的图像提取我们感兴趣的区域。现在我们获取原始图像的渠道主要有，导入原始的图像或者从视频流中获取。基于统计的人脸检测方法：事例学习：将人脸检测视为区分非人脸样本与人脸样本的两类模式分类问题，长沙人脸识别出售，通过对入脸样本集和非人脸样本集进行学习以产生分类器目前国际上普遍采用人工神经网络。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用。长沙人脸识别出售
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，已经取得了优越的识别性能，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，它的不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。广州人脸识别技术企业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。
神经网络的人脸识别方法，神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。基于特征脸(PCA)的人脸识别方法，特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种较优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。
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。“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术。
人脸识别子空间方法：在人脸识别中利用的是主元子空间(特征脸)，而人脸检测利用的是次元子空间(特征脸空间的补空间)。用待检测区域在次元子空间上的投影能量，也即待检测区域到特征脸子空间的距离做为检测统计量，距离越小表明越像人脸。子空间万法的特点在于简便易行，但由于没有利用反例样本信息，对与人脸类似的物体辨别能力不足。空间匹配滤波器方法：包括各种模板匹配方法、合成辨别函数方法等。基于知识建模的人脸检测方法)分布规则：虽然人脸在外观上变化很大，但遵循一些几乎是普遍适用的规则，如五官的空间位置分布大致符合三庭五眼等。人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等。广州人脸识别技术企业
在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。长沙人脸识别出售
除了指纹，人脸和声音是较常用于身份识别的信息，它们已经被用于很多多模态身份识别系统。1997年以来，每两年，就会召开一个专门关于基于视频和语音身份识别的国际会议。近几年，视频人脸识别进入第三个发展阶段，这个阶段方法的特点是同时采用空间信息(在每帧中)和时间信息(比如人脸特征的运动轨迹)。区别于概率投票方法的一一个很大的不同之处在于，此类方法是在时间和空间的联合空间中描述人脸和识别人脸的。视频图像的一-个非常重要的特性是它的时间连续性，以及由此产生的人脸信息的不确定性。长沙人脸识别出售
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