人脸识别识别算法。

基于光照估计模型理论

提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法，并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。

优化的形变统计校正理论

基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论

强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；

的实时特征识别理论

该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，人脸识别系统价格，从而可以在识别速率和识别效能之间，脸部识别系统，达到很好的匹配效果。

人脸识别系统通常由以下构建模块组成：

1.人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。

2.人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，在简单的 2D 对齐情况中，即为寻找适合参考点的1佳仿射变换。更复杂的 3D 对齐算法还能实现人脸正面化，即将人脸的姿势调整到正面向前。

3.人脸表征。在人脸表征阶段，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。

4.人脸匹配。在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，合肥人脸识别，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。

人脸识别技术在安防领域的落地应用已非常广泛，

在智慧校园、智慧办公、智慧建筑、智慧城市、公共交通等领域，人脸识别门禁闸机，人脸识别系统的应用，大大提升了视频监控的分析能力，实现了从看得见到看得懂的质变。下面简单说说我们人脸识别的几个功能模块。人脸登记是指通过前端摄像头或者图像导入的方式，建立人脸库。比如常见的各类政务大厅中摄像头的采集，以及系统的照片库等。