传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，人脸识别技术，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。.




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，人脸识别，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，人脸识别器，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，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到的匹配效果




在人脸识别中，类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化（inter-class difference），人脸识别算法，而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。主要用途人脸识别主要用于身份识别人脸识别主要用于身份识别。




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