特征识别--特征脸

MIT实验室的特克（Turk）和潘特（Pentland）提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内***负盛名的 人脸识别方法。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与化的协相关 量(Normalized Correlation)方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。

渔夫脸识别法

贝尔胡米尔等提出的 Fisherface人脸识别方法是这一时期的另一重要成果。该方法 首先采用主成分分析（PCA）对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析（LDA）的方法 变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该方法目前仍然是主流的人脸 识别方法之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的 LDA 判 别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。

人脸识别技术正在逐步被广泛应用于弥补安全漏洞和加强智能管理，人脸识别摆闸，人脸识别技术在校园安全领域的应用主要集中在校园出入口，人群密集区域，学生安全，人脸识别摆闸厂家，校园欺凌和教学秩序等方面。通过监控校园主要入口和出口的动态面部监测和预警系统，可以实现陌生人和外人的风险评估以及非白名单的风险警告，人脸识别摆闸报价，有效提高学校出入管理的安全性。

人脸识别不仅能更加有效地保障校园安全，也可以“顺手”解决一些困扰学校多年的小问题。“利用人脸识别终端进行考生和应试者的身份核验，可以防止现象；遗失考试凭证的学生直接通过人脸识别识别身份即可进入考场。

从技术角度来看，人脸识别技术不能大规模，但基于脸部特征点的信息是通过数字信息存储的，相关数据库面临着攻击而泄漏的隐患。过去，密码被盗，可以通过密码更改重置，然而，面部等生物信息是的，是伴随一生的特***息。因此，人脸识别摆闸图片，一旦***，将导致人们的个人财产或隐私***，造成重大损失。目前，人们逐渐开始了解人脸识别领域，个人隐私信息的重要性正在增加。如何平衡个人隐私，确保城市生活安全已成为人脸识别技术的巨大技术障碍。

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