人脸图像的预处理，这一步没有太多可说的，主要包括消除噪声、灰度归1一化、几何校正等，这些操作一般有现成的算法可以实现，属于比较基本的操作。不过要说明的是，这里主要说的是静态人脸图像的预处理，桐城人脸识别，如果是动态人脸图像的预处理，就比较复杂了，人脸识别厂家，一般是要先将动态人脸图像分割成一组静态人脸图像，然后对人脸进行边缘检测和定位，在做一系列的处理，这里就不展开了。
这部分工作可能很多很杂，例如减少图像中的噪声干扰、提高清晰度、还有包括图像滤波、变换、转码、模数转化等。特征提取，就是在预处理后的图像中，小区门禁人脸识别，提取对识别有明显作用的特征，考勤人脸识别，并在这个过程中降低模式特征的维数，令其便于处理。这是一个复杂的过程，后面我们讲到具体方法时候会有体现；分类，就是对提取到的特征值按照一定的准则进行分类，便于决策。
人脸识别-关于特征脸法的叙述
人脸识别的过程是把一副新的图像投影到特征脸子空间，并通过它的投影点在子空间的位置以及投影线的长度来进行判定和识别。将图像变换到另一个空间后，同一个类别的图像会聚到一起，不同类别的图像会聚力比较远，在原像素空间中不同类别的图像在分布上很难用简单的线或者面切分，变换到另一个空间，就可以---的把他们分开了。eigenfaces选择的空间变换方法是pca（主成分分析），利用pca得到人脸分布的主要成分，具体实现是对训练集中---脸图像的协方差矩阵进行本征值分解，得到对应的本征向量，这些本征向量就是“特征脸”。
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