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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，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，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。門禁控制系統(tǒng)，由于其使用簡單、操作便捷、實用性強，得到迅速的發(fā)展。

基于光照估計模型理論提出了基于Gamma灰度矯正的光照預(yù)處理方法,并且在光照估計模型的基礎(chǔ)上，進行相應(yīng)的光照補償和光照平衡策略。優(yōu)化的形變統(tǒng)計校正理論基于統(tǒng)計形變的校正理論，優(yōu)化人臉姿態(tài)；強化迭代理論強化迭代理論是對DLFA人臉檢測算法的有效擴展；可以通過計算機通信串口或通過網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控門禁系統(tǒng)，并具備了與視頻系統(tǒng)、消防系統(tǒng)聯(lián)動的功能。的實時特征識別理論該理論側(cè)重于人臉實時數(shù)據(jù)的中間值處理，從而可以在識別速率和識別效能之間，達到的匹配效果

不同個體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉的結(jié)構(gòu)外形都很相似。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(qū)分人類個體是不利的。易變性人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過臉部的變化產(chǎn)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(nèi)和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。隨著技術(shù)的進一步成熟和社會認同度的提高，人臉識別技術(shù)將應(yīng)用在更多的領(lǐng)域。