解決光照問(wèn)題的方案有三維圖像人臉識(shí)別，重慶人臉識(shí)別系統(tǒng)報(bào)價(jià)，和熱成像人臉識(shí)別，重慶人臉識(shí)別系統(tǒng)報(bào)價(jià)。但這兩種技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟，識(shí)別效果不盡人意。迅速發(fā)展起來(lái)的一種解決方案是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識(shí)別技術(shù)，重慶人臉識(shí)別系統(tǒng)報(bào)價(jià)。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了優(yōu)越的識(shí)別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過(guò)三維圖像人臉識(shí)別。這項(xiàng)技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識(shí)別技術(shù)逐漸走向?qū)嵱没?。人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來(lái)，它的不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提?；诮y(tǒng)計(jì)形變的校正理論，優(yōu)化人臉姿態(tài)。重慶人臉識(shí)別系統(tǒng)報(bào)價(jià)

為了處理由于參數(shù)導(dǎo)致的人臉圖像之間差異的極端情形，通常是預(yù)先產(chǎn)生一個(gè)通用的模型。而進(jìn)行圖像分析時(shí)，給定一張新的圖像，一般的做法是用通用模型去擬合新的圖像，從而根據(jù)模型來(lái)參數(shù)化新的圖像。一個(gè)典型的基于視頻圖像的人臉識(shí)別系統(tǒng)一般都是自動(dòng)檢測(cè)人臉區(qū)域，從視頻中提取特征，然后如果人臉存在則識(shí)別出，人臉的身份。在視頻監(jiān)控、信息安全和出入控制等應(yīng)用中，基于視頻的人臉識(shí)別是一個(gè)非常重要的問(wèn)題，也是目前人臉識(shí)別的一個(gè)熱點(diǎn)和難點(diǎn)。重慶人臉識(shí)別系統(tǒng)報(bào)價(jià)根據(jù)相似程度對(duì)人臉的身份信息進(jìn)行判斷。

依據(jù)信息，進(jìn)一步提取每個(gè)人臉中所蘊(yùn)涵的身份特征，并將其與已知的人臉進(jìn)行對(duì)比，從而識(shí)別每個(gè)人臉的身份。廣義的人臉識(shí)別實(shí)際包括構(gòu)建人臉識(shí)別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù)，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識(shí)別預(yù)處理、身份確認(rèn)以及身份查找等；而狹義的人臉識(shí)別特指通過(guò)人臉進(jìn)行身份確認(rèn)或者身份查找的技術(shù)或系統(tǒng)。生物特征識(shí)別技術(shù)所研究的生物特征包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、視網(wǎng)膜、聲音(語(yǔ)音)、體形、個(gè)人習(xí)慣(例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字)等，相應(yīng)的識(shí)別技術(shù)就有人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、掌紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、視網(wǎng)膜識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別(用語(yǔ)音識(shí)別可以進(jìn)行身份識(shí)別，也可以進(jìn)行語(yǔ)音內(nèi)容的識(shí)別，只有前者屬于生物特征識(shí)別技術(shù))、體形識(shí)別、鍵盤敲擊識(shí)別、簽字識(shí)別等。

隨著人臉識(shí)別技術(shù)的快速進(jìn)步以及市場(chǎng)應(yīng)用需求的凸顯以及資本的熱捧，人臉識(shí)別技術(shù)在應(yīng)用場(chǎng)景上也有了很大的突破，不再局限于考勤、門禁行業(yè)的簡(jiǎn)單應(yīng)用，目前隨著技術(shù)的進(jìn)-步成熟和社會(huì)認(rèn)同度的提高，普遍應(yīng)用于金融、司法、jun隊(duì)、公安、邊檢、航天、電力、廠、醫(yī)療及眾多企事業(yè)單位等領(lǐng)域。人臉識(shí)別辦法：幾何特征的人臉識(shí)別方法，幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關(guān)系(如相互之間的距離)。這些算法識(shí)別速度快，需要的內(nèi)存小，但識(shí)別率較低。人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。

不難預(yù)見(jiàn)，知識(shí)與統(tǒng)計(jì)方法的綜合應(yīng)用，是解決實(shí)際問(wèn)題所必須的。人臉識(shí)別特征提取與識(shí)別：與剛體不同，人臉是塑性變形體更適合用，彈性模型來(lái)描述。因此，任何基于剛體特性的特征抽取方法都很難達(dá)到滿意的效果。其次，入臉識(shí)別被認(rèn)為是人類視覺(jué)中獨(dú)特的過(guò)程，因此對(duì)生理學(xué)和心理學(xué)結(jié)合是很有幫助的。可以預(yù)見(jiàn)，在人類視覺(jué)和非剛體兩方面的研究成果將有助于找到抽取和描述人臉特征的解決方案。另外，無(wú)論對(duì)于檢測(cè)定位還是識(shí)別，如何將能夠獲得的各種信息較大限度、有機(jī)地集成起來(lái)加以利用，這是一個(gè)具有普遍意義的課題，而且也是有效提高人臉識(shí)別系統(tǒng)效率的手段?；谥R(shí)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(lái)獲得有助于人臉?lè)诸惖奶卣鲾?shù)據(jù)。南昌工廠人臉識(shí)別

迅速發(fā)展起來(lái)的一種解決方案是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識(shí)別技術(shù)。重慶人臉識(shí)別系統(tǒng)報(bào)價(jià)

線段Hausdorff距離(LHD)的人臉識(shí)別方法，心理學(xué)的研究表明，人類在識(shí)別輪廓圖(此如漫畫)的速度和準(zhǔn)確度上絲毫不比識(shí)別灰度圖差。LHD是基于從人臉灰度圖像中提取出來(lái)的線段圖的，它定義的是兩個(gè)線段集之間的距離，與眾不同的是，LHD并不建立不同線段集之間線段的一對(duì)應(yīng)關(guān)系，因此它更能適應(yīng)線段圖之間的微小變化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，LHD在不同光照條件下和不同姿態(tài)情況下都有非常出色的表現(xiàn)，但是它在大表情的情況下識(shí)別效果不好。彈性圖匹配的人臉識(shí)別方法，彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對(duì)于通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，并采用屬性拓?fù)鋱D來(lái)表示人臉，拓?fù)鋱D的任一頂點(diǎn)均包含特征向量，用來(lái)記錄人臉在該頂點(diǎn)位置附近的信息。重慶人臉識(shí)別系統(tǒng)報(bào)價(jià)

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