人臉識別技術(shù)是對于人特有的臉部特征，對輸入的人臉圖像或者視頻流。首先需判斷是否存在人臉 ， 如果存在人臉，則進一步的給出每個臉的位置、大小和各個主要面部的位置信息。并依據(jù)這些信息，進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特征，并將其與已知的人臉進行對比，從而識別每個人臉的身份。

現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識別率將陡然下降。所以人臉識別技術(shù)也在慢慢改進，因技術(shù)一步步的增強，人臉識別門禁，導(dǎo)致人臉識別技術(shù)的價格也會慢慢增長。當然，還是要看三個重要的要素：裝機硬件、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和數(shù)碼產(chǎn)品。質(zhì)量不同，價格自然也不同。

人臉圖像匹配與識別：

人臉圖像匹配是指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，淮北人臉識別，通過設(shè)定一個閾值，當相似度超過這一閾值，人臉識別系統(tǒng)，則把匹配得到的結(jié)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。

人臉細微動作是人臉識別中的重要因素。由于照片、模型中的人臉不具備細微等動作的可能，那么我們在獲取人臉的連續(xù)一系列細微動作的過程中可以獲得一些線索來判斷是否是真實的人臉：如眼睛眨動、嘴唇的離合、面部肌肉細微動作以及人臉周邊場景的細微變化，這些我們可以將其設(shè)為相應(yīng)的特征值存儲在人臉特征值中，并設(shè)定這些值設(shè)置波動范圍，如果這些值沒有變化，就判定這是作假人臉。

對于以上歸類的細微動作可以采用以下幾類人臉經(jīng)典算法進行特征值提取和判斷：霍夫變換法、變形模板法、邊緣特征分析法和對稱變換法等，人臉識別考勤機，利用這些算法，從一個較大的特征集中選擇少量的關(guān)鍵的特征，產(chǎn)生一個高效的強分類器，再用瀑布算法將多個強分類器合成為一個更加復(fù)雜的層疊分類器，使圖像的背景區(qū)域快速地丟棄，而在有可能存在目標（人臉）的區(qū)域花費更多的計算。

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