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人脸识别系统技术细节

支持向量机(SVM) 的人脸识别方法：支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，人脸识别相机供应商，从而****学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2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。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本（每类300个），这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。

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人脸识别系统运作

2012年11月，人脸识别相机供应商，武汉正构建一套高****人脸识别系统，建成后能在1秒钟内比对1亿次图像，人脸识别相机，瞬间可辨认嫌疑人。这套系统主要通过安装在城市道路路口、两侧以及公交车上的25万个视频探头进行图像采集。视频监控将的人像，与后台数据中嫌疑人面部特征进行比对，可在几秒内锁定嫌疑人。这套系统将在明年3月投入实战应用。目前，武汉*已建成以信息采集、分析研判、信息指导行动三项机制以及视频监控系统地理信息系统为支撑的动态信息化系统。

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人脸的外形

人脸的外形很不稳定，人脸识别相机供应商，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，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消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化。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。

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