人脸细微动作是人脸识别中的重要因素。由于照片、模型中的人脸不具备细微等动作的可能，那么我们在获取人脸的连续一系列细微动作的过程中可以获得一些线索来判断是否是真实的人脸：如眼睛眨动、嘴唇的离合、面部肌肉细微动作以及人脸周边场景的细微变化，这些我们可以将其设为相应的特征值存储在人脸特征值中，并设定这些值设置波动范围，人脸识别，如果这些值没有变化，就判定这是作假人脸。对于以上归类的细微动作可以采用以下几类人脸经典算法进行特征值提取和判断：霍夫变换法、变形模板法、边缘特征分析法和对称变换法等，利用这些算法，从一个较大的特征集中选择少量的关键的特征，产生一个***的强分类器，再用瀑布算法将多个强分类器合成为一个更加复杂的层叠分类器，使图像的背景区域快速地丢弃，而在有可能存在目标（人脸）的区域花费更多的计算。人脸识别的研究始于上世纪中期，经历了数十年的努力，现在已经可以应用在我们的实际生活中，为我们提供各种便利。以下来看看人脸识别的技术原理：人脸识别主要分为人脸检测、特征提取和人脸识别三个过程.1.人脸检测：人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。2.特征提取：特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，人脸识别门禁识别，如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。不过，由于其所需的特征点不能精准选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。表征特征利用人脸图像的灰度信息，通过一些算法提取全局或局部特征。其中比较常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先将图像分成若干区域，在每个区域的像素640x960邻域中用中心值作阈值化，将结果看成是二进制数。图3显示了一个LBP算子。LBP算子的特点是对单调灰度变化保持不变。每个区域通过这样的运算得到一组直方图，然后将所有的直方图连起来组成一个大的直方图并进行直方图匹配计算进行分类。3.人脸识别：这里提到的人脸识别是狭义的人脸识别，即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比，根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类：一类是确认，这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程，回答你是不是你的问题；另一类是辨认，这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸辨认要比人脸确认困难，因为辨认需要进行海量数据的匹配。常用的分类器有***近邻分类器、支持向量机等。以下是基于几何特征的方法进行人脸识别的技术原理介绍：人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，人脸识别认证，可以做为人脸识别的重要特征。几何特征***早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等五官的几何形状作为分类特征，但Roder对几何特征提取的准确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是:设计一个参数可调的******模型(即可变形模板)，定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数至小化，人脸识别功能，此时的模型参数即做为该******的几何特征。这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个***描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在准确率上还远不能满足要求，计算量也较大。一路机电人脸识别机(图)-人脸识别认证-人脸识别由芜湖市一路机电工程有限公司提供。一路机电人脸识别机(图)-人脸识别认证-人脸识别是芜湖市一路机电工程有限公司（）今年全新升级推出的，以上图片仅供参考，请您拨打本页面或图片上的联系电话，索取联系人：朱经理。)