人臉識別功能服務放心可靠「智科晶菱機電」

人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標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、結構特征及Haar特征等。5平方毫米的高溫銅導線，線截面積的大小對感應強度的影響不是很大。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。

所謂自然性，是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進行個體識別時所利用的生物特征相同。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區分和確認身份的，另外具有自然性的識別還有虹膜識別語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區別個體。不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要，這會使該識別方法不令人反感，并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺騙。

不同個體之間的區別不大，所有的人臉的結構都相似，甚至人臉的結構外形都很相似。隨著技術的進一步成熟和社會認同度的提高，人臉識別技術將應用在更多的領域。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區分人類個體是不利的。易變性人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。