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④肤色模型法

这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

⑤特征子脸法

这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。

值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。

(2)人脸跟踪

面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。

(3)人脸比对

面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：

人脸识别通道闸机工作原理：人员通过人脸识别通道闸机时，会通过人脸识别摄像头对通行人员的脸部信息进行拍摄采集，然后跟系统数据库中的人员图像信息进行对比。如脸部识别对比通过，发送开闸信号给闸机，行人可通行人脸识别通道闸机;如果数据库中没有该通行人员人脸信息，则可以通过的方式通行。如有人员闯入，闸机感应后挡板会自动并报警，如有尾随情况，闸机会亮红灯并报警。防逆行，人脸识别后，大厦人脸识别一体机多少钱，对方如有人员逆行，忻州人脸识别一体机多少钱，闸机挡板会自动关闭。人脸识别系统还可保存人脸识别结果，提供统计分析功能，且能通过屏幕显示现场人脸识别情况及查询识别结果。另还可实现公司上下班考勤、场地人员技术功能。闸机运用上人脸识别技术，可以实现身上不携带任何东西都可以进行识别，也避免了人跟机器的接触，减少了对机器造成的磨损和*的，从而增加了机器的使用寿命和科技感。

3D人脸识别系统常规的脸识别需要的四个步骤：人脸图像预处理、人脸图像匹配和识别、人脸图像采集及检测、人脸图像特征提取，智能人脸识别一体机多少钱，同时这也是人脸识别系统的四个主要的组成部分。

1、人脸图像预处理：图像预处理是人脸识别技术中一个相当重要的环节，因为图像采集的地点光线等因素不同，图像的质量也有较大的差异。图像预处理的目的主要是为了去除对图像有干扰的信息，提高图片的质量，突出有用的信息。为之后对图像的分析计算提供便利，达到更快更准确的目的。

2、人脸图像匹配与识别：通过摄像头采集到的图片进行信息处理，通过核心算法对图片中的人脸的五官、脸型和角度等信息进行计算，并且把图像信息和自身数据库里保存的图像信息进行搜索比对，小区人脸识别一体机多少钱，当两者的匹配度到达一定的比例就可以把匹配到的数据输出，达到的目的。

3、人脸图像采集及检测：人脸图像通过摄像头等方式以静态图像，动态图像等方式进行记录，通过人脸检测的方式来确定人脸的位置和大小。以目前主流的人脸检测及采集的方法来说，Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。但其缺点是在复杂背景中，容易受到复杂环境的影响，导致检测结果并不稳定，*易将类似人脸区域误检为人脸，误检率较高。

4、人脸图像特征提取：通过对预处理之后的图像进行分析计算，提取出图像中的人像的五官特征、人脸图像变换系数特征等。人脸特征提取的方法有两大类：一种是基于知识的表征方法，首先需要提取出人脸的五官，如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特点，在计算这些特点之间的位置关系，将它们之间的几何特征作为识别人脸的重要特征；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

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