人臉識別特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，四川人臉識別儀，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(shù)特征或統(tǒng)計學習的表征方法。基于知識的表征方法主要是根據(jù)人臉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(shù)據(jù)，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，四川人臉識別儀，四川人臉識別儀，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。對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。四川人臉識別儀

人臉識別圖像預處理：人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并服務于特征提取的過程。系統(tǒng)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。人臉圖像特征提取：人臉圖像特征提?。喝四樧R別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。動態(tài)人臉識別系統(tǒng)供應費用實時特征識別理論：該理論側重于人臉實時數(shù)據(jù)的中間值處理。

基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法，人臉識別圖像匹配與識別：人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據(jù)相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行圖像比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程。

美國公司的人臉識別技術在美國的兩家機場大顯神通，它能在擁擠的人群中挑出某一張面孔，判斷他是不是通緝犯。當前社會上頻繁出現(xiàn)的入室傷人等案件的不斷發(fā)生，鑒于此種原因，防盜門開始走進千家萬戶，給家庭帶來安寧；然而，隨著社會的發(fā)展，技術的進步，生活節(jié)奏的加速，消費水平的提高，人們對于家居的期望也越來越高，對便捷的要求也越來越迫切，基于傳統(tǒng)的純粹機械設計的防盜門，除了堅固耐用外，很難快速滿足這些新興的需求：便捷，開門記錄等功能。一般來說，人臉識別系統(tǒng)包括圖像攝取、人臉定位、圖像預處理、以及人臉識別（身份確認或者身份查找）。

一張人臉的幾何形狀就被編碼為圖中的邊，而灰度值的分布被編碼為圖中的節(jié)點。為了識別一張新的人臉，需要從該人臉中找到基準點，提取出一一個人臉圖，這可用彈性圖匹配得到。彈性圖匹配的目的是在新的人臉中找到基準點，并且提取出一幅圖，這幅圖和現(xiàn)有的人臉束圖之間的相似度較大。經(jīng)過彈性圖匹配后，新的人臉的圖就被提取出來了，此圖就表征了新的人臉，用它作為特征進行識別。進行識別時，計算測試人臉和現(xiàn)有人臉束圖中的所有人臉之間的相似度，相似度較大的人臉的身份即為測試人臉的身份。提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征模板進行搜索匹配。佛山人臉識別閘機

通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。四川人臉識別儀

由于彈性圖匹配方法利用小波變換來描述面部特征點的局部信息，因此受光照影響較小。此外，在彈性匹配的過程中，網(wǎng)格的形狀隨著特征點的搜索而不斷變化，因此對姿態(tài)的變化也具有-定的自適應性。該方法的主要缺點是搜索過程中代價函數(shù)優(yōu)化的計算量巨大，因而造成識別速度較慢，導致該方法的實用性不強。人臉本質(zhì)上是3D空間中的一個表面，所以原則上用3D模型能更好地表征人臉，特別是處理人臉的各種變化，如姿勢、光照等。Blanz等人提出了一種基于3D形態(tài)模型的方法，該方法將形狀和紋理用模型參數(shù)編碼，同時提出了一個能從單張人臉圖像還原模型參數(shù)的算法。形狀和紋理參數(shù)可用來進行人臉的識別。四川人臉識別儀

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