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人脸生物识别技术已普遍用于jun队、银行、社会福利**、电子商务、安全防务等领域。例如，一位储户走进了银行，他既没带银行卡，也没有回忆密码就径直提款，当他在提款机上提款时，一台摄像机对该用户的眼睛扫描，湖北面部人脸识别，湖北面部人脸识别，然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定，湖北面部人脸识别，办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代的生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外，美国“9.11”事件后，反恐活动已成为各国的共识，加强机场的安全防务十分重要。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域较困难的研究课题之一。湖北面部人脸识别

对于人脸这类复杂的、难以显示描述的模式基于ANN的方法具有*特的优势。入工神经网络是由多个神经元按照一定的排列顺序构成的，是一个非线性动力学系统，其特色是信息的分布式存储和并行协同处理。神经网络方法在人脸识别上的应用比起前述几类方法来有一定的优势，因为对入脸识别的许多规律或规则进行显性的述是相当困难的，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性较强，一般也比较容易实现。支持向量机(SVW)的方法近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新热点，支持向量机主要解决的是-个两分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。四川人脸识别报价人脸识别，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。

“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、*系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的近新应用，其关键技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。 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，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。

人脸识别基于视频比基于静态图像较具优越性，当人脸被求反或倒转时，运动信息有助于(熟悉的)人脸的识别。虽然视频人脸识别是基于静态图像的人脸识别的直接扩展，但一般认为视频人脸识别算法需要同时用到空间和时间信息，这类方法直到近几年才开始受到重视并需要进一步的研究和发展。目前视频人脸识别还有很多困难和挑战，具体来说有以下几种：视频图像质量比较差：视频图像一般是在户外(或室内，但是采集条件比较差)获取的，通常没有用户的配合，所以视频人脸图像经常会有很大的光照和姿态变化。另外还可能会有遮挡和伪装。人脸识别系统成功的关键在于是否拥有**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。

人脸识别检测与定位：由于人脸模式的多样性和图像获取过程中的不确定性，人脸在图像空间中的分布非常复杂，建立人脸在高维图像空间中的精确分布模型是--件非常困难的事。建立一个统计可靠的估计不仅需要大量的正例样本，而且需要充分多数量的有效反例样本。目前研究的一个趋势是反例样本的产生和利用问题，这也是提高人脸检测正确率的必然道路。根据具体应用的需要，对检测环境进行合理的假定(比如运动、颜色等)，从而简化问题，提高系统实用性能也是一条切实可行的途径。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，这些局部和它们之间结构关系的几何描述，作为识别人脸的重要特征。四川人脸识别报价

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。湖北面部人脸识别

技术原理：人脸识别内容：人脸识别技术包含三个部分：人脸检测：面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：参考模板法：首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；人脸规则法：由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；样品学习法：这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。湖北面部人脸识别

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