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產品人臉識別系統
人臉實別系統廣泛采用區域特征分析算法，融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型，具有廣闊的發展前景。
人臉識別系統主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。
人臉識別系統是人臉識別技術在生物特征識別領域的應用，旨在將人臉圖像作為一種可以標識的生物特征進行編碼與鑒別，目前較為廣泛的應用于安防領域。由于云臺攝像頭的可控旋轉特性，基于云臺攝像頭的人臉識別系統可以應用于公共區域的跟蹤或教室的等。
人臉圖像特征提取：人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數 特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大 類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。
基于知識的表征方法主要是根據人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據，其特征分 量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特 征，這些特征被稱為幾何特征?；谥R的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。
人臉識別過程一般分三步：
(1)先建立人臉的面像檔案。即用攝像機采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件，并將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼儲存起來。
(2)獲取當前的人體面像。即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像，或取照片輸入，并將當前的面像文件生成面紋編碼。
(3)用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的“面紋編碼”方式是根據人臉臉部的本質特征和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化，具有強大的可靠性，從而使它可以從百萬人中地辨認出某個人。人臉的識別過程，利用普通的圖像處理設備就能自動、連續、實時地完成。
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