宣州区人脸识别-校园人脸识别-盛宇智能(推荐商家)

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们蕞熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，考勤人脸识别，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，使人脸识别系统逐渐走向实用化。

人脸与**的其它生物特征（**、虹膜等）一样与生俱来，它的 性和不易被复质的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。

人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。

几何特征蕞早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。

采用几何特征进行正面人脸识别系统一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器1官的几何形状作为分类特征，但对几何特征提取的 性进行了实验性的研究，校园人脸识别，结果不容乐观。

可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，宣州区人脸识别，其基本思想是：设计一个参数可调的器1官模型 (即可变形模板)，定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数蕞小化，此时的模型参数即做为该器1官的几何特征。

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。下面宣城盛宇小编来给大家介绍一下人脸图像采集及检测。

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，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很好的采集。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，人脸识别设备，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，并利用这些特征实现人脸检测。