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通常称第1类变化为类间变化（inter-classdifference），而称第二类变化为类内变化（ia-classdifference），太原商场人脸识别。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。人脸识别主要用于身份识别，太原商场人脸识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是较好的选择，太原商场人脸识别，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较。太原商场人脸识别

人脸识别不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域较困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。太原商场人脸识别人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟上人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的关键算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度。

针对畸变不变性的物体识别问题提出了一种基于动态连接结构的弹性图匹配方法，并将其应用于人脸识别。所有人脸图像都有相似的拓扑结构。人脸都可表示成图，节点是一些基准点(如眼睛，鼻尖等)，图中的边是这些基准点之间的连线。每个节点包含40个Gabor小波(-种数字信号变换方法)系数，包括相位和幅度，这些系数合起来称为一个Jet，这些小波系数是原始图像和一-组具有5个频率、8个方向的Gabor小波卷积(一种数字信号处理算子)得到的。这样每幅图就像被贴了标签一样，其中的点被Jets标定，边被点之间的距离标定。可以克服光线变化的影响，已经取得了优越的识别性能。

不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行识别定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。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，因为它们可以表示同一个个体。关键技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸识别智能闸机供货费用

人脸生物识别技术已普遍用于jun队、银行、社会福利保障、电子商务、防务等领域。太原商场人脸识别

人脸识别独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。光照需要建立光照模型，检测与定位容易受干扰。姿态估计与匹配三维重建；二维图像的生成。事变的特征提取与持久性差；特殊的人群，比如双胞胎；建立人脸年龄衰老模型，较大限度年龄变化的影响。太原商场人脸识别

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