我是?？低暟卜拦忸^李躍華，基于知識(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè)诸惖奶卣鲾?shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對(duì)這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識(shí)別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征?；谥R(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

人臉識(shí)別一體機(jī)組成部分

我是?？低暟卜拦忸^李躍華，人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。

人臉圖像采集及檢測(cè)

人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過(guò)攝像鏡頭采集下來(lái)，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)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(cè)就是把這其中有用的信息挑出來(lái)，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。

主流的人臉檢測(cè)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(lái)分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強(qiáng)的分類方法。

人證識(shí)別的工作過(guò)程

我是海康威視安防光頭李躍華，許多人關(guān)于人證識(shí)別技能還感覺(jué)比較生疏，殊不知這種技能早已在咱們的日子中得到了運(yùn)用。那么，你知道該技能的首要作業(yè)流程是怎樣的嗎？提到這兒，比較有許多的朋友比較感興趣，那么接下來(lái)針對(duì)這個(gè)問(wèn)題來(lái)介紹下，期望可以協(xié)助我們更好的了解人證識(shí)別技能。

其的作業(yè)流程首要分紅兩種狀況，一種狀況是證件信息和人臉信息保持一致，那么，人證識(shí)別技能操作過(guò)程是這樣的：首先是登陸體系，然后進(jìn)入體系界面，點(diǎn)擊“銜接讀卡器”，假如銜接成功的話，體系會(huì)給出提示。然后便是對(duì)信息的收集，先收集身份的證件信息，將人臉對(duì)入中心框，點(diǎn)擊攝影，進(jìn)行攝影。

在這個(gè)過(guò)程中，需求留意攝影的時(shí)分應(yīng)當(dāng)使攝影的頭像對(duì)準(zhǔn)在收集區(qū)內(nèi)中心方位，并且確保相片頭像不超出鏡頭，然后人證識(shí)別體系會(huì)主動(dòng)彈出相片的質(zhì)量信息。并且其在攝影的時(shí)分，還會(huì)主動(dòng)對(duì)所收集到的相片進(jìn)行質(zhì)量判定，比方是否凝視鏡頭、是否佩帶眼鏡、眼睛是否張開(kāi)、均勻性等，然后確保所收集到的相片滿意運(yùn)用要求。之后是挑選“驗(yàn)證”進(jìn)行驗(yàn)證操作，得出驗(yàn)證成果，然后挑選保存，及完結(jié)識(shí)別。