計算人臉識別算法的權值向量和訓練集中每個人的權值向量之間的歐式距離，取較小距離所對應的人臉圖像的身份作為測試人臉圖像的身份。主分量分析是一種無監督學習方法，主分量是指向數據能量分布較大的軸線方向，因此可以從較小均方誤差意義下對數據進行較優的表達。但是就分類任務而言，由主分量分析得到的特征卻不能保證可以將各個類別較好地區分開來。線性鑒別分析是一-種有名的模式識別方法，蘇州人臉識別機器設備，通過將樣本線性變換到一個新的空間，使樣本的類內散布程度達到較小，同時類間散布程度達到較大，即有名的Fisher準則。人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征，蘇州人臉識別機器設備，蘇州人臉識別機器設備、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。蘇州人臉識別機器設備

人臉識別在不同光照條件下所獲得的同一人臉的兩幅圖像可以說是完全不同的兩幅圖像，這兩幅圖像之間的灰度分布差異有可能大于不同人臉之間的灰度分布的差異，因而可能會導致識別率的下降。平滑處理人臉圖像邊緣也是人臉識別中的重要信息，它是基于局部特征的人臉檢測與識別方法的重要依據。基于局部特征的人臉檢測和識別方法是依賴于眼睛、嘴等人臉的幾何結構特征的提取，但是人臉圖像的邊緣信息對光照的反應很敏感。特別是光照角度發生變化時人臉表面紋理被陰影遮蔽無法檢測到較完整的人臉邊緣，從而導致識別的。福建人臉識別門禁終端對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并服務于特征提取的過程。

在人臉跟上和識別中利用時間信息是視頻人臉識別算法和基于靜態圖像的人臉識別算法的較大區別。目前這類算法大致可分為兩類：跟上-然后-識別，這類方法首先檢測出人臉，然后跟上人臉特征隨時間的變化。當捕捉到一幀符合一定標準(大小，姿勢)的圖像時，用基于靜態圖像的人臉識別算法進行識別。這類方法中跟上和識別是單獨進行的，時間信息只在跟上階段用到。識別還是采用基于靜態圖像的方法，沒用到時間信息。跟上且識別，這類方法中，人臉跟上和識別是同時進行的，時間信息在跟上階段和識別階段都用到。

不難預見，知識與統計方法的綜合應用，是解決實際問題所必須的。人臉識別特征提取與識別：與剛體不同，人臉是塑性變形體更適合用，彈性模型來描述。因此，任何基于剛體特性的特征抽取方法都很難達到滿意的效果。其次，入臉識別被認為是人類視覺中獨特的過程，因此對生理學和心理學結合是很有幫助的。可以預見，在人類視覺和非剛體兩方面的研究成果將有助于找到抽取和描述人臉特征的解決方案。另外，無論對于檢測定位還是識別，如何將能夠獲得的各種信息較大限度、有機地集成起來加以利用，這是一個具有普遍意義的課題，而且也是有效提高人臉識別系統效率的手段?？梢钥朔饩€變化的影響，已經取得了優越的識別性能。

依據信息，進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特征，并將其與已知的人臉進行對比，從而識別每個人臉的身份。廣義的人臉識別實際包括構建人臉識別系統的一系列相關技術，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查找等；而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術或系統。生物特征識別技術所研究的生物特征包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、視網膜、聲音(語音)、體形、個人習慣(例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字)等，相應的識別技術就有人臉識別、指紋識別、掌紋識別、虹膜識別、視網膜識別、語音識別(用語音識別可以進行身份識別，也可以進行語音內容的識別，只有前者屬于生物特征識別技術)、體形識別、鍵盤敲擊識別、簽字識別等。80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期。蘇州人臉識別機器設備

可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像。蘇州人臉識別機器設備

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