人脸识别系统基于几何特征的方法

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，人脸识别系统，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。

几何特征蕞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。Jia 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系统一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器1官的几何形状作为分类特征，但对几何特征提取的 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，宣州区人脸识别，其基本思想是：设计一个参数可调的器1官模型 (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蕞小化，此时的模型参数即做为该器1官的几何特征。

人脸识别门禁的作用

社区人口集中，人员收支情况复杂，既有亲朋好友、快递外卖，也有陌生人。因为人多，办理人员精力问题，收支口办理作业一向不大理想，再加上磁卡丢掉、暗码***、***被盗等问题得不到有用处理，不少非1法分子趁机潜入，导致社区内安全事情频发。

人脸辨认门禁体系，酒店人脸识别，结合人脸辨认、人脸对比、物联网等技能完成身份穿插验证，帮忙社区办理人员准确用户身份。据了解，火车站人脸识别，因为人脸的直观性和不易被仿1制的特性，人脸辨认门禁体系可以有用阻拦陌生人随意进出社区，尽可能下降社区安全事故发作的频率，强化社区安防体系。

跟着人脸辨认技能的飞速发展，人脸辨认门禁的优化更进一步。现在人脸辨认技能的辨认率已不受化装技能、人像相片、面具模型、白天黑夜等外在因素影响。陌生人想要凭仗伪装进入社区大门难如登天。

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。下面宣城盛宇小编给大家介绍一下人脸图像特征提取。

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。

人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特 征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

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