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除了指纹，人脸和声音是较常用于身份识别的信息，它们已经被用于很多多模态身份识别系统。1997年以来，每两年，就会召开一个专门关于基于视频和语音身份识别的国际会议。近几年，视频人脸识别进入第三个发展阶段，人脸识别打卡机费用，这个阶段方法的特点是同时采用空间信息(在每帧中)和时间信息(比如人脸特征的运动轨迹)。区别于概率投票方法的一一个很大的不同之处在于，人脸识别打卡机费用，此类方法是在时间和空间的联合空间中描述人脸和识别人脸的。视频图像的一-个非常重要的特性是它的时间连续性，以及由此产生的人脸信息的不确定性，人脸识别打卡机费用。人脸与人体的其它生物特征一样与生俱来，它的不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。人脸识别打卡机费用

人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，重要技术是人脸识别算法。目前人脸识别的算法有4 种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。作为人脸识别的第1步，人脸检测所进行的工作是将人脸从图像背景中检测出来，由于受图像背景、亮度变化以及人的头部姿势等因素影响使人脸检测成为一项复杂研究内容。检测定位：检测是判别一幅图像中是否存在人脸，定位则是给出人脸在图像中的位置。定位后得到的脸部图像信息是测量空间的模式，要进行识别工作，首先要将测量空间中的数据映射到特征空间中。采用主分量分析方法，原理是将一高维向量，通过一个特殊的特征向量矩阵，投影到一个低维的向量空间中，表征为一个低维向量，并且损失一些次要信息。通过对经过检测和定位过的人脸图像进行特征提取操作可以达到降低图像维数，从而可以减小识别计算量，提高识别精度的作用。人脸识别打卡机费用一般来说，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）。

人脸识别直方图均衡：直方图均衡化处理的主要思想是把原始图像的灰度直方图，从某个比较集中的灰度区间映射到全部灰度范围内的均匀分布。简单来说，直方图均衡化就是将图像非线性拉伸，重新分配图像像素值，使得一定灰度范围内的像素数量基本相同。人脸识别的第1步就是要从原始的图像提取我们感兴趣的区域。现在我们获取原始图像的渠道主要有，导入原始的图像或者从视频流中获取。基于统计的人脸检测方法：事例学习：将人脸检测视为区分非人脸样本与人脸样本的两类模式分类问题，通过对入脸样本集和非人脸样本集进行学习以产生分类器目前国际上普遍采用人工神经网络。

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。现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。也就是说，人如果发生较大变化，系统可能就会认证失败。光照、姿态、装饰等，对机器识别人脸都有影响。人脸识别经过近几年的发展，取得了长足的进步，也支撑起了小小不少人脸识别应用的公司。

在很多情况下，人证识别与闸机整合为一体的身证通，作为一个整体设备，安装方便，运行稳定。比如要根据网上照片或老照片由未知摄像机拍摄的、没有任何可交换照片文件资料的标签来建立3D模型时，我们事先并不知道与这些输入图像所关联的内标定参数。在类似情况下，尽管真正的度量结构可能无法获得，例如，在世界坐标系中正交的线或面在重建过程中也许不能恢复成正交的，但我们还是可以估计出一个二视图重建。这些有效的单应矩阵中的任何一个都将场景中的某个平面从一幅图像映射到另一幅图像。不可能事先知道究竟是哪一个，除非作为基本矩阵估计过程的一部分与估计本质矩阵的旋转矩阵类似，我们选取四个或更多共面对应来计算单应矩阵，或者通过单应矩阵映射一幅图像上的所有点到另一幅图像，看哪幅图的点与其在另一幅图上的对应点排成线。根据这对摄像机矩阵，就可以使用三角测量对场景进行投影重建。尽管投影重建在实践中可能没什么用处，但是它通常可以升级为仿射或者度量重建，即时没有这个步骤，基本矩阵在寻找其他对应时还是非常有用的，因为他们肯定都在对应的极线上，假设点的运动是由刚性变换引起的，那么图像中任何特征点的对应点都肯定位于图像中的关联极线上。安保问题采用人脸识别通道系统，所有员工必须经过人脸识别验证之后才能通过通道，严格限制无关人员出入。闸机人脸识别生产商

基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。人脸识别打卡机费用

人脸识别市场的快速发展一方面归功于生物识别需求的多元化，另一方面则是由于人脸识别技术的进步。从需求上来说，除了传统的考勤、门禁等应用外，视频监控环境下的身份识别正成为一种迫切的需求，即在一个较复杂的场景中，在较远的距离上识别出特定人的身份，这显然是指纹识别的方法所不能满足的。而人脸识别却是一个好的选择。人脸识别技术市场应用正快速释放。人脸识别在平安城市/社区方面的应用主要集中在人员复杂场合的重点监控。人脸识别技术还可以运用在银行高级VIP客户识别，当客户进入银行时，前端抓拍机抓拍客户图片上传服务器，服务器通过人脸识别技术将照片和VIP客户进行比对，识别VIP客户身份并及时通知银行接待人员准备。人脸识别打卡机费用