芜湖人脸识别-智能人脸识别-合肥维安达(商家)

人脸识别系统通常由以下构建模块组成：

1.人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，人脸识别机，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。

2.人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，在简单的 2d 对齐情况中，即为寻找适合参考点的1佳仿射变换。更复杂的 3d 对齐算法还能实现人脸正面化，即将人脸的姿势调整到正面向前。

3.人脸表征。在人脸表征阶段，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板。理想情况下，同一个主体的---脸都应该映射到相似的特征向量。

4.人脸匹配。在人脸匹配构建模块中，智能人脸识别，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。

人脸识别走进生活。

人脸识别技术始于20世纪70年代，但直到近几年才得到广泛应用，这是为什么呢？因为人脸识别1大的难点就是对人脸图像中的数值进行处理和分析，提取可以区分不同人的关键特征。

在2014年之前，人脸识别一直都在尝试人工设计这样的特征。在2014年之前的十几年里，人脸识别门禁系统，为普遍的人脸识别方法是统计人脸局部区域（比如左眼区域）中出现某种“微模式”的程度或数量，这类特征一般被称为“局部特征”。这种方法在采集条件好、被识别人主动配合的情况下可以取得非常---的效果，但在复杂多变的人脸识别场景中，正确率可能连90%都达不到。