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，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，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，人脸识别门禁识别，计算量也较大。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，人脸识别应用，并设定这些值设置波动范围，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。伴随着科技的飞速发展，人脸识别的技术也越来越好，近来有一种通过***网络的方法进行识别，人工***网络是一种非线性动力学系统，人脸识别功能，具有良好的自***、自适应能力。目前***网络方法在人脸识别中的研究方兴未艾。Valentin提出一种方法，首先提取人脸的50个主元，然后用自相关***网络将它映射到5维空间中，再用一个普通的多层感知器进行判别，对一些简单的测试图像效果较好；有人提出了一种混合型***网络来进行人脸识别，其中非监督***网络用于特征提取，而监督***网络用于分类。Lee等将人脸的特点用六条规则描述，然后根据这六条规则进行五官的***，将五官之间的几何距离输入模糊***网络进行识别，效果较一般的基于欧氏距离的方法有较大改善，Laurence等采用卷积***网络方法进行人脸识别，由于卷积***网络中集成了相邻像素之间的相关***，从而在一定程度上获得了对图像平移、旋转和局部变形的不变性，人脸识别，因此得到非常理想的识别结果，Lin等提出了基于概率决策的***网络方法(PDBNN)，其主要思想是采用虚拟(正反例)样本进行强化和反强化学习，从而得到较为理想的概率估计结果，并采用模块化的网络结构(OCON)加快网络的学习。这种方法在人脸检测、人脸***和人脸识别的各个步骤上都得到了较好的应用，其它研究还有:Dai等提出用Hopfield网络进行低分辨率人脸联想与识别，Gutta等提出将RBF与树型分类器结合起来进行人脸识别的混合分类器模型，Phillips等人将MatchingPursuit滤波器用于人脸识别，国内则采用统计学习理论中的支撑向量机进行人脸分类。***网络方法在人脸识别上的应用比起传统的方法来有一定的优势，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，而***网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。因此人工***网络识别速度快，但识别率低。而***网络方法通常需要将人脸作为一个一维向量输入，因此输入节点庞大，其识别重要的一个目标就是降维处理。人脸识别功能-芜湖一路机电(在线咨询)-人脸识别由芜湖市一路机电工程有限公司提供。人脸识别功能-芜湖一路机电(在线咨询)-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。)