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人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。人臉圖像采集及檢測人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過-鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到-的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時，人臉識別算法，采集設(shè)備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，人臉識別技術(shù)，并利用這些特征實現(xiàn)人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用adaboost學(xué)習(xí)算法，adaboost算法是一種用來分類的方法，人臉識別門禁，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。

在人臉識別中，云南人臉識別，類的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個體的標(biāo)準(zhǔn)的，而第二類的變化應(yīng)該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱類變化為類間變化（inter-class difference），而稱第二類變化為類內(nèi)變化（intra-class difference）。對于人臉，類內(nèi)變化往往大于類間變化，從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個體變得異常困難。主要用途人臉識別主要用于身份識別人臉識別主要用于身份識別。

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