火车站人脸识别-人脸识别-芜湖一路机电(查看)

人脸细微动作是人脸识别中的重要因素。由于照片、模型中的人脸不具备细微等动作的可能，那么我们在获取人脸的连续一系列细微动作的过程中可以获得一些线索来判断是否是真实的人脸：如眼睛眨动、嘴唇的离合、面部肌肉细微动作以及人脸周边场景的细微变化，这些我们可以将其设为相应的特征值存储在人脸特征值中，并设定这些值设置波动范围，如果这些值没有变化，就判定这是作假人脸。

对于以上归类的细微动作可以采用以下几类人脸经典算法进行特征值提取和判断：霍夫变换法、变形模板法、边缘特征分析法和对称变换法等，利用这些算法，从一个较大的特征集中选择少量的关键的特征，产生一个****的强分类器，人脸识别，再用瀑布算法将多个强分类器合成为一个更加复杂的层叠分类器，使图像的背景区域快速地丢弃，而在有可能存在目标（人脸）的区域花费更多的计算。

人脸识别的面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法:

①参考模板法;首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸;

②人脸规则法;由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸;

③样品学习法;这种方法即采用模式识别中人工*网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。

④肤色模型法;这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

⑤特征子脸法;这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。

人脸图像匹配与识别：

人脸图像匹配是指提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，火车站人脸识别，则把匹配得到的结果输出。

人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，人脸识别门禁，根据相似程度对人脸的信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。