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人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、系统、视频图像处理等多种技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的应用,其技术的实现,展现了弱人工智能向工智能的转化。




人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,人脸识别系统,并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,人脸识别考勤,Adaboost算法是一种用来分类的方法,人脸识别技术,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。




由于视频监控正在快速普及,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术,以求远距离快速确认人员身份,人脸识别,实现智能预警。人脸识别技术无疑是的选择,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸,并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。应用前景生物识别技术已广泛用于、、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。




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