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人脸识别的经典算法

特征脸技术是近期发展起来的用于人脸或者一般性刚体识别以及其它涉及到人脸处理的一种方法。使用特征脸进行人脸识别的方法首先由Sirovich和Kirby（1987）提出（《Low-dimensional procedure forthe characterization of human faces》），人脸识别厂家，并由Matthew Turk和Alex Pentland用于人脸分类（《Eigenfaces for recognition》）。首先把一批人脸图像转换成一个特征向量集，称为“Eigenfaces”，合肥人脸识别，即“特征脸”，小区人脸识别，它们是*初训练图像集的基本组件。每个特征向量或者特征脸相当于捕1捉或者描述人脸之间的一种变化或者特性。这就意味着每个人脸都可以表示为这些特征脸的线性组合。

人脸识别技术特点：

具备多个算法识别能力；支持云服务有公共云（Public Cloud）与私有云（Private Cloud）；兼容高清、低清人脸图像，低分辨率、模糊照片也有较好识别效果；支持Linux 32/64、Windows32/64主流的操作系统；支持服务器端快速部署；提供二次开发API；支持批量人脸识别， 识别速度快；通过算法融合解决照片质量、年龄差距、光照环境造成的同人图像差异问题；支持全库查重，人脸识别一体机设备，能应用于多重、二次抓获、重复等的业务需要。

关于人脸识别门禁系统的介绍和其优点

人脸识别门禁系统就是把人脸识别技术和门禁系统相结合，通过对人脸的识别作为门禁开启的*。它不仅免去了忘带*或卡的烦恼，同时因为人脸识别门禁系统无需任何介质开门，而节省了不少成本，如人员变动不需要更换门锁、*、IC 卡等，只需要重新对人脸进行注册即可；另外人脸识别门禁系统还可根据出入人员情况设臵门禁权限，包括不同时间段，不同的门禁点等。