人脸识别技术流程。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，动态人脸识别，组合出新的很强的分类方法。
人脸识别介绍。
人脸识别是指能够识别或验证图像或视频中的主体的身份的技术。首1个人脸识别算法诞生于七十年代初 。自那以后，人脸识别门禁，它们的准确度已经大幅提升，现在相比于指纹或虹膜识别等传统上被认为更加稳健的生物识别方法，人们往往更偏爱人脸识别。让人脸识别比其它生物识别方法更受欢迎的一大不同之处是人脸识别本质上是非侵入性的。比如，指纹识别需要用户将手指按在传感器上，虹膜识别需要用户与相机靠得很近，小区人脸识别，语音识别则需要用户大声说话。
什么是人脸识别系统？人脸识别系统能带来哪些好处？
作为生物特征识别领域中一种基于生理特征的识别技术，人脸识别技术是通过有摄像头的终端设备拍摄人的行为图像，通过人脸检测算法，安徽人脸识别，从原始的行为图像中得到人脸区域，用特征提取算法提取人脸的特征，并根据这些特征确认身份的一种技术。软江科技的人脸识别系统主要采用人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸质量评分算法以及高速人脸对比识别算法。其实现了实时人脸抓拍建模、实时黑名单对报警和人脸后台检索等功能。
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