人臉識別款式信賴推薦「多圖」

人臉圖像采集及檢測人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現人臉檢測。人臉識別門禁人臉識別門禁是基于先進的人臉識別技術，結合成熟的ID卡和指紋識別技術而推出的安全實用的門禁產品。

當前的人臉識別系統主要包括四個組成部分：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。隨著未來數據的增長，在數據匹配，將面臨著更大的挑戰。

　　人臉識別用途很大，但目前人臉識別技術有很多不足，如對周圍的光線環境敏感，可能會影響識別的準確性，在面對黑暗、相似等復雜場景，識別率表現不佳。

　　近幾年雖然國內企業在人臉識別技術取得了一定的成績，但還是有很多方面需要努力，如透過車窗玻璃識別人臉、夜間識別、紅外識別等這些技術仍待企業去研發。

人臉識別技術要取得進步，這得從它的幾大關鍵技術點上尋求突破，人臉識別的幾大關鍵技術包括：

　　基于特征的人臉檢測技術——通過采用顏色、輪廓、紋理、結構或者直方圖特征等進行人臉檢測。

　　基于模板匹配人臉檢測技術——從數據庫當中提取人臉模板，接著采取一定模板匹配策略，使抓取人臉圖像與從模板庫提取圖片相匹配，由相關性的高低和所匹配的模板大小確定人臉大小以及位置信息。