武汉德信门业 仙桃动态人脸识别

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，动态人脸识别，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核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的Zui1新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

人脸识别技术要取得进步，这得从它的几大关键技术点上寻求突破，人脸识别的几大关键技术包括：

　　基于特征的人脸检测技术——通过采用颜色、轮廓、纹理、结构或者直方图特征等进行人脸检测。

　　基于模板匹配人脸检测技术——从数据库当中提取人脸模板，接着采取一定模板匹配策略，使抓取人脸图像与从模板库提取图片相匹配，由相关性的高低和所匹配的模板大小确定人脸大小以及位置信息。

基于知识的表征方法主要是根据人脸器1官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。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。
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