一路机电人脸识别考勤-人脸识别-人脸识别应用

人脸识别系统是近年来新兴推广应用的科技，它的****性、安全性、管理性，已经被深刻接受和推崇，如今技术也已经非常成熟，不管是互联网行业、还是实体行业都能见到它的身影，基本各行各业都普及。

近几年我国大力推进智慧城市这个概念，各行各业都加进智慧建设，其中人脸识别便是智慧城市的一个主要内容，它安全性高，管理方便，是智慧城市中的基础建设。

在这个智慧城市下创建智慧管理，是每个企业应该追求的，搭建企业个人人脸识别系统也是积****响应我国工作，保证用户个人信息、财产安全，搭建人脸识别系统，也是****有保障的。

人脸识别系统在识别中有哪些难点？

虽然人脸识别已经研究多年，但人脸识别系统在识别中仍面临着以下几个难点：

1、人脸图像的成像条件包括较大的随机性：光照变化、姿态变换、表情变化、发型改变、化妆、以及遮挡等复杂条件；

2、人脸面部图像的复杂的三维结构属性：包括线性结构和非线性结构；

3、人脸图像数据的维数问题；

4、不同个体间的面部特征的差异性。

伴随着科技的飞速发展，人脸识别的技术也越来越好，人脸识别企业，近来有一种通过*网络的方法进行识别，人工*网络是一种非线性动力学系统，小区人脸识别，具有良好的自*、自适应能力。目前*网络方法在人脸识别中的研究方兴未艾。Valentin提出一种方法，首先提取人脸的 50个主元，然后用自相关*网络将它映射到 5维空间中，再用一个普通的多层感知器进行判别，对一些简单的测试图像效果较好；有人提出了一种混合型*网络来进行人脸识别，其中非监督*网络用于特征提取，而监督*网络用于分类。Lee等将人脸的特点用六条规则描述，然后根据这六条规则进行五官的*，将五官之间的几何距离输入模糊*网络进行识别，效果较一般的基于欧氏距离的方法有较大****，Laurence等采用卷积*网络方法进行人脸识别，由于卷积*网络中集成了相邻像素之间的相关*，从而在一定程度上获得了对图像平移、旋转和局部变形的不变性，因此得到非常理想的识别结果，Lin等提出了基于概率决策的*网络方法 (PDBNN)，其主要思想是采用虚拟 (正反例 )样本进行强化和反强化学习，从而得到较为理想的概率估计结果，人脸识别厂家，并采用模块化的网络结构 (OCON)加快网络的学习。这种方法在人脸检测、人脸*和人脸识别的各个步骤上都得到了较好的应用，其它研究还有 :Dai等提出用Hopfield网络进行低分辨率人脸联想与识别，Gutta等提出将RBF与树型分类器结合起来进行人脸识别的混合分类器模型，Phillips等人将MatchingPursuit滤波器用于人脸识别，国内则采用统计学习理论中的支撑向量机进行人脸分类。

*网络方法在人脸识别上的应用比起传统的方法来有一定的优势，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，而*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，人脸识别，它的适应性更强，一般也比较容易实现。因此人工*网络识别速度快，但识别率低 。而*网络方法通常需要将人脸作为一个一维向量输入，因此输入节点庞大，其识别重要的一个目标就是降维处理。

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