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通常称第1类变化为类间变化（inter-classdifference），而称第二类变化为类内变化（intra-classdifference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离，深圳校园安全人脸识别、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是较好的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，深圳校园安全人脸识别，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。如今的人脸识别技术已进入了实化阶段，目前在我国的安全，深圳校园安全人脸识别、海关、金融、机场等领域也得到了普遍的应用。深圳校园安全人脸识别
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。闸机人脸识别生产商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。
人脸识别是基于脸像的身份鉴别，旨在使计算机具有通过脸像来鉴别身份的功能，与其它人体生物特征识别技术相比具有直接、友好、方便的特点，是自然直接的手段，易于为用户所接受，比如无锡领秀科技有限公司人脸识别，便是通过人脸检测、特征库建立和人脸比对来判定是否为本人特征，达到人证一致。近十年来，人脸识别已成为计算机视觉研究的热门领域，是图像分析和理解领域成功的应用之一。由于这个问题的本质，不只是计算机科学研究者对它感兴趣，神经科学家和心理学家也对它感兴趣。人们普遍认为，计算机视觉研究的进展将为神经科学家和心理学家提供有用的洞察人类大脑是如何工作的，反之亦然。
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。一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、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）。
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。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。闸机人脸识别生产商
：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。深圳校园安全人脸识别
人脸识别基于特征脸的方法：人脸识别根据一-组人脸训练图像构造主元子空间，由于主元具有脸的形状，也称为特征脸。识别时将测试图像投影到主元子空间上，得到一-组投影系数，和各个已知人的人脸图像比较进行识别。特征脸方法是一种简单、快速、实用的基于变换系数特征的算法，但由于它在本质上依赖于训练集和测试集图像的灰度相关性，而且要求测试图像与训练集比较像，所以它有着很大的局限性。局部特征方法：主元子空间的表示是紧凑的，特征维数很大降低但它是非局部化的，其核函数的支集护展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要这种方法构成Facelt人脸识别软件的基础。深圳校园安全人脸识别
