人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有高級的中心算法，并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度；“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、**系統、視頻圖像處理等多種專業(yè)技術，同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特征識別的較新應用，其中心技術的實現，展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。傳統的人臉識別技術主要是基于可見光圖像的人臉識別，這也是人們熟悉的識別方式，已有30多年的研發(fā)歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統的需要。人臉識別技術應用于在線教育中，解決了當前在線教育行業(yè)中普遍存在的對于學員身份驗證得問題。成都人臉識別人證機

迅速發(fā)展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響，已經取得了優(yōu)良的識別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識別技術逐漸走向實用化。人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的單一性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點：非強制性：用戶不需要專門配合人臉采集設備，幾乎可以在無意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式沒有“強制性”；非接觸性：用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像；并發(fā)性：在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別。安徽大屏人臉識別門禁機人臉識別已普遍應用于電力。

人臉識別中的特征提?。喝四樚卣魈崛?，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法?；谥R的表征方法主要是根據人臉補位的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征?；谥R的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

人臉識別機應用范圍：公安：進行戶籍登記、外來人口登記、流動人口核查登記復印身份證；交通：交通運輸登記司機證件、高速公路出入登記、安全產品運輸司機登記；民政：民政部門進行婚姻登記、**信息采集；典當：對典當人進行身份證登記；酒店：酒店前臺住宿登記、會員卡辦理登記；醫(yī)療：病人住院登記；保險：對保險人身份登記備檔；證券：證券開戶登記、證券交易管理；學校：學校招生考試登記、學生材料管理；圖書館：圖書借閱登記；電信：開戶、過戶、消戶登記管理。在目前AI智能的應用領域里，人臉識別監(jiān)控系統已經滲透到我們生活的方方面面。

隨著科技的發(fā)展，人臉識別技術的日趨成熟，智能產品人臉識別一體機的應用范圍也是越來越普遍，如在公司、小區(qū)、學校、單位及一些高級寫字樓等場所都能看到它身影，人臉識別一體機作為一款越來越受歡迎智能設備，其在金融安全、刑事偵查、網絡安全等領域得到了彰顯，發(fā)揮著獨有的不可替代的作用。隨著人們生活水平的不斷提高，人們的安全理念也在不斷提升，給社會公共安全防范應用帶來了巨大的市場，而人臉識別一體機取代了傳統人員管理方式，人臉識別一體機的工作原理是基于人的臉部特征進行的。人臉識別功能特點：識別速度快，不易被察覺。安徽大屏人臉識別門禁機

隨著科學技術的發(fā)展，一系列關于人臉識別的難題相繼被攻克，目前市場上的人臉識別技術已經相對成熟。成都人臉識別人證機

人臉識別中的預處理：系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。人臉識別中的特征提取：人臉圖像特征提?。喝四樧R別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。成都人臉識別人證機

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