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不难预见，知识与统计方法的综合应用，是解决实际问题所必须的。人脸识别特征提取与识别：与刚体不同，人脸是塑性变形体更适合用，弹性模型来描述，河南大学生人脸识别。因此，任何基于刚体特性的特征抽取方法都很难达到满意的效果。其次，入脸识别被认为是人类视觉中独特的过程，河南大学生人脸识别，因此对生理学和心理学结合是很有帮助的。可以预见，在人类视觉和非刚体两方面的研究成果将有助于找到抽取和描述人脸特征的解决方案。另外，河南大学生人脸识别，无论对于检测定位还是识别，如何将能够获得的各种信息较大限度、有机地集成起来加以利用，这是一个具有普遍意义的课题，而且也是有效提高人脸识别系统效率的手段。人脸识别将要求公共部门和私营部门都采取措施并采取行动。河南大学生人脸识别

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。例如，一位储户走进了银行，他既没带，也没有回忆密码就径直，当他在机上时，一台摄像机对该用户的眼睛扫描，然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定，办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代的生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外，美国“9.11”事件后，反恐活动已成为各国的共识，加强机场的防务十分重要。河南大学生人脸识别人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的重要算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度。

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。

一张人脸的几何形状就被编码为图中的边，而灰度值的分布被编码为图中的节点。为了识别一张新的人脸，需要从该人脸中找到基准点，提取出一一个人脸图，这可用弹性图匹配得到。弹性图匹配的目的是在新的人脸中找到基准点，并且提取出一幅图，这幅图和现有的人脸束图之间的相似度较大。经过弹性图匹配后，新的人脸的图就被提取出来了，此图就表征了新的人脸，用它作为特征进行识别。进行识别时，计算测试人脸和现有人脸束图中的所有人脸之间的相似度，相似度较大的人脸的身份即为测试人脸的身份。人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。

对于人脸这类复杂的、难以显示描述的模式基于ANN的方法具有独特的优势。入工神经网络是由多个神经元按照一定的排列顺序构成的，是一个非线性动力学系统，其特色是信息的分布式存储和并行协同处理。神经网络方法在人脸识别上的应用比起前述几类方法来有一定的优势，因为对入脸识别的许多规律或规则进行显性的述是相当困难的，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。支持向量机(SVW)的方法近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新热点，支持向量机主要解决的是-个两分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。可以在识别速率和识别效能之间，达到较好的匹配效果人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据。石家庄社区人脸识别系统

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代。河南大学生人脸识别

美国公司的人脸识别技术在美国的两家机场大显神通，它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔，判断他是不是通缉犯。当前社会上频繁出现的入室伤人等案件的不断发生，鉴于此种原因，防盗门开始走进千家万户，给家庭带来安宁；然而，随着社会的发展，技术的进步，生活节奏的加速，消费水平的提高，人们对于家居的期望也越来越高，对便捷的要求也越来越迫切，基于传统的纯粹机械设计的防盗门，除了坚固耐用外，很难快速满足这些新兴的需求：便捷，开门记录等功能。河南大学生人脸识别

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