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如今地球上居住着近70亿人。每个人的面孔都是由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等区域组合而成,它们之间的大体位置关系也是固定的,人脸识别门禁,大小不过七八寸见方。然而,即使是面容****其相似的双胞胎,人脸识别一体机,其家人通常也能够非常容易地根据他们面孔上的细微差异将他们区分开来。我们不得不承认这个世界上找不出两张完全相同的人脸。那么,区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么?能否设计出具有与人类一样的人脸识别能力的自动机器?这种自动机器的人脸识别能力是否能够超越人类自身?对这些问题的分析和解答无疑具有重要的理论和应用价值,这正是众多从事自动人脸识别研究的研究人员所面临的挑战。


人脸图像特征提取: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。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,芜湖人脸识别,它是对人脸进行特征建模的过程。

人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学的表征方法。

基于知识的表征方法主要是根据人脸部位的形状描述以及他们之间的距离特性来获得****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。


随着城市的快速发展,越来越多的人涌入城市,城市治安安全问题也越来越突出,不管是在热闹的街区,繁华的商圈都存在一些不稳定因素影响着城市的治安问题。就连城市居民每天生活休息的居住小区,都开始出现了让人担心的治安问题,所以现在加强治安管理,人脸识别系统,安全防范成了社会关心、关注的问题。

对于人们居住的城市社区的治安问题更是关系着整个社区居民的安定生活,是所有社区居民安心享受生活的保障,这就要对社区的原住民进行安全保护,又要对外来人员进行准确*,给社区的安保工作提出了新的要求:安装人脸识别门禁


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