人脸识别器

人脸检测

人脸检测的任务是从图像中标注出每张人脸的具体位置和大小，一般用人脸矩形框（如人脸识别流程图中的绿色矩形框）四个顶点的坐标来标示。这对于人类来说似乎很简单（不过科学家们还不完全清楚人脑是怎么做到的），可对计算机来说却没有那么容易。因为在计算机内部，人脸识别认证系统，彩色1图像是由一个挨一个的点（像素）组成的，每个像素通常由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个颜色数值来表示。可想而知，直接通过这些数值的差异区分人脸和非人脸十分困难。

因此，人工智能专家需要设计算法对这些数值进行处理，找到人脸区域与非人脸区域在这些数值中蕴藏的差异，人脸识别公司，从而区别人脸区域和非人脸区域，完成人脸检测。

人脸识别识别算法。

基于光照估计模型理论

提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法，便携式人脸识别，并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。

优化的形变统计校正理论

基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论

强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；

独创的实时特征识别理论

该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到最1佳的匹配效果。

人脸识别系统的发展。

随着时代的发展，一些对安全级别要求比较高的场所，山东人脸识别，对能够快速有效的实现身份验证就成了非常迫切的一种需求。最1开始使用比较广泛的是指纹，但是因为种种原因，指纹的防护级别开始达不到安全防护级别的要求。这时候就出现人脸识别甚至是手指毛细1血管识别和人脸眼角1膜这样更为精细的识别技术。当然毛细1血管和眼角1膜这样的识别及时精度是非常高但是对设备的要求极高，所以大部分场所选择更多的还是人脸识别技术。

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