神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入可以是降低分辨率的人臉圖像、局部區(qū)域的自相關(guān)函數(shù)、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，而在許多應(yīng)用中，樣本數(shù)量是很有限的?；谔卣髂?PCA)的人臉識(shí)別方法，特征臉方法是基于KL變換的人臉識(shí)別方法，KL變換是圖像壓縮的一種較優(yōu)正交變換。高維的圖像空間經(jīng)過(guò)KL變換后得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間，福州人臉識(shí)別產(chǎn)品。如果假設(shè)人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，福州人臉識(shí)別產(chǎn)品，福州人臉識(shí)別產(chǎn)品，就可以將這些投影用作識(shí)別的特征矢量，這就是特征臉方法的基本思想。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。福州人臉識(shí)別產(chǎn)品

人臉識(shí)別投票方法可以是確定的，但是概率投票方法一般來(lái)說(shuō)更好，投票機(jī)制的一個(gè)缺點(diǎn)是計(jì)算結(jié)果的代價(jià)比較昂貴。視頻人臉識(shí)別的第二個(gè)發(fā)展階段是利用多模態(tài)信息。因?yàn)槿祟愐话銜?huì)利用多種信息識(shí)別人的身份，所以一個(gè)多模態(tài)系統(tǒng)將比只利用人臉的識(shí)別系統(tǒng)性能更好。更重要的是利用多模態(tài)信息提供了一種方法，它能大范圍解訣那些只靠人臉無(wú)法識(shí)別的任務(wù)。例如，在一個(gè)完全沒有配合的環(huán)境(比如搶錢)，歹徒的臉一般是蒙著的，這時(shí)能進(jìn)行無(wú)人臉識(shí)別的方法就是分析歹徒軀體的運(yùn)動(dòng)特性。福州人臉識(shí)別產(chǎn)品非強(qiáng)制性：用戶不需要專門配合人臉采集設(shè)備。

一般來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)別系統(tǒng)包括圖像攝取、人臉定位、圖像預(yù)處理、以及人臉識(shí)別（身份確認(rèn)或者身份查找）。系統(tǒng)輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的若干已知身份的人臉圖象或者相應(yīng)的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識(shí)別的人臉的身份。人臉識(shí)別算法分類：基于人臉特征點(diǎn)的識(shí)別算法（Feature-basedrecognitionalgorithms）?；谡四槇D像的識(shí)別算法（Appearance-basedrecognitionalgorithms）?；谀０宓淖R(shí)別算法（Template-basedrecognitionalgorithms）。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別的算法（Recognitionalgorithmsusingneuralnetwork）。

美國(guó)已經(jīng)要求和它有出入免簽證協(xié)議的國(guó)家在2006年10月26日之前必須使用結(jié)合了人臉指紋等生物特征的電子護(hù)照系統(tǒng)，到2006年底已經(jīng)有50多個(gè)國(guó)家實(shí)現(xiàn)了這樣的系統(tǒng)。美國(guó)運(yùn)輸安全署（TransportationSecurityAdministration）計(jì)劃在全美推廣一項(xiàng)基于生物特征的國(guó)內(nèi)通用旅行證件。歐洲很多國(guó)家也在計(jì)劃或者正在實(shí)施類似的計(jì)劃，用包含生物特征的證件對(duì)旅客進(jìn)行識(shí)別和管理。中國(guó)的電子護(hù)照計(jì)劃公安部一所正在加緊規(guī)劃和實(shí)施?？稍跈C(jī)場(chǎng)、體育場(chǎng)、超級(jí)市場(chǎng)等公共場(chǎng)所對(duì)人群進(jìn)行監(jiān)視，例如在機(jī)場(chǎng)安裝監(jiān)視系統(tǒng)以防止壞人分子登機(jī)。人臉識(shí)別系統(tǒng)分別為：人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。

人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟上人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代，80年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進(jìn)入初級(jí)的應(yīng)用階段則在90年后期，并且以美國(guó)、德國(guó)和日本的技術(shù)實(shí)現(xiàn)為主；人臉識(shí)別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有高級(jí)的關(guān)鍵算法，并使識(shí)別結(jié)果具有實(shí)用化的識(shí)別率和識(shí)別速度。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉識(shí)別技術(shù)系統(tǒng)訂做

傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)主要是基于可見光圖像的人臉識(shí)別。福州人臉識(shí)別產(chǎn)品

人臉識(shí)別圖像比較?。和瑯?，由于采集條件比較差，視頻人臉圖像一般會(huì)比基于靜態(tài)圖像的人臉識(shí)別系統(tǒng)的預(yù)設(shè)尺寸小。小尺寸的圖像不但會(huì)影響識(shí)別算法的性能，而且還會(huì)影響人臉檢測(cè)，分割和關(guān)鍵點(diǎn)定位的精度，這必然會(huì)導(dǎo)致整個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)性能的下降。視頻人臉識(shí)別起源于基于靜態(tài)圖像的人臉識(shí)別，即識(shí)別系統(tǒng)自動(dòng)的檢測(cè)和分割出人臉，然后用基于靜態(tài)圖像的識(shí)別方法進(jìn)行識(shí)別。對(duì)這類方法的一個(gè)提高是加入了人臉跟上。在這類系統(tǒng)中，通過(guò)利用姿態(tài)和從視頻中估計(jì)到的深度信息合成一個(gè)虛擬的正面人臉。這個(gè)階段的另外一個(gè)能提高識(shí)別率的方法是利用視頻中充裕的幀圖像，基于每幀圖像的識(shí)別結(jié)果，使用”投票”機(jī)制。福州人臉識(shí)別產(chǎn)品

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