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人脸识别实验结果表明支持向量机有较好的识别率，SIT算法是一种图像特征提取与匹配算法。SIFT算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、尺度变化、光照变化情况下的特征匹配问题i并能在一定程度上对视角变化、仿射变化也具备较为稳定的特征匹配能力，，SIF工算法首先在尺度空间进行特征检测”，并确定芙键点的位置和关键点所处的尺度，然后使用关键点邻域梯度的主方向作为该点的方向特征，以实现算子对尺度和方向的无关性。SIRT算法提取的SIFT特征向量具有如下特性：SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化，动态人脸识别系统制作企业、仿射变换，动态人脸识别系统制作企业、噪声也保持一定程度的稳定性，动态人脸识别系统制作企业。人脸识别技术的较大特征就是采取非接触的方式进行识别，避免个人信息泄露。动态人脸识别系统制作企业

人脸识别的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。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算法挑选出一些较能表示人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票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，有效地提高这个分类器的检测速度。动态人脸识别系统制作企业人脸识别技术应用普遍，网吧因为其特殊性，较适合应用。

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。

人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，第1类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以表示同一个个体。通常称第1类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。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。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）。

针对畸变不变性的物体识别问题提出了一种基于动态连接结构的弹性图匹配方法，并将其应用于人脸识别。所有人脸图像都有相似的拓扑结构。人脸都可表示成图，节点是一些基准点(如眼睛，鼻尖等)，图中的边是这些基准点之间的连线。每个节点包含40个Gabor小波(-种数字信号变换方法)系数，包括相位和幅度，这些系数合起来称为一个Jet，这些小波系数是原始图像和一-组具有5个频率、8个方向的Gabor小波卷积(一种数字信号处理算子)得到的。这样每幅图就像被贴了标签一样，其中的点被Jets标定，边被点之间的距离标定。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。动态人脸识别系统制作企业

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。动态人脸识别系统制作企业

人脸识别在不同光照条件下所获得的同一人脸的两幅图像可以说是完全不同的两幅图像，这两幅图像之间的灰度分布差异有可能大于不同人脸之间的灰度分布的差异，因而可能会导致识别率的下降。平滑处理人脸图像边缘也是人脸识别中的重要信息，它是基于局部特征的人脸检测与识别方法的重要依据。基于局部特征的人脸检测和识别方法是依赖于眼睛、嘴等人脸的几何结构特征的提取，但是人脸图像的边缘信息对光照的反应很敏感。特别是光照角度发生变化时人脸表面纹理被阴影遮蔽无法检测到较完整的人脸边缘，从而导致识别的。动态人脸识别系统制作企业

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