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人臉識別技術包含三個部分：

(1)人臉檢測

面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：

①參考模板法

首先設計一個或數個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；

②人臉規則法

由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規則的方法即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉；

③樣品學習法

這種方法即采用模式識別中人工神經網絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；

人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并終服務于特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、化、幾何校正、濾波以及銳化等。

人臉識別的優勢在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。人臉面部識別技術

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。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。

人臉識別終端識別速度快，（a）人臉跟蹤與檢測耗時20ms左右（b）人臉特征提取耗時200ms左右（c）檢測人臉比對耗時0.2ms（1000人庫，多次識別取平均值），0.5ms（10000人庫，多次識別取平均值）；

· 人臉識別終端支持陌生人檢測，陌生人等級可配置；

· 人臉識別終端支持人臉識別或陌生人檢測時的現場照片保存；

· 人臉識別終端支持公網、局域網使用部署方式；

· 支持HTTP方式接口對接；

· 支持屏幕顯示內容配置；

· 支持識別距離配置。