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，智能速通门报价，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，济宁智能速通门，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。
人脸识别系统以人脸识别技术为，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。2006年，美国已经要求和它有出入免---协议的在10月26日之前必须使用结合了人脸识别的电子---系统，到 2006年底已经有50多个实现了这样的系统。2012年4月，铁路部门---车站安检区域将安装用于身份识别的---安检系统人脸识别系统；可以对人脸明暗侦测，自动调整动态---补偿， 人脸侦测，自动调整影像放大。
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过---镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到---的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，智能速通门价格，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用adaboost学习算法，adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器)，智能速通门定制，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
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