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厦门联合共享商务服务有限公司，我们拥有一支专业的营销和技术团队，致力于为有志成就一番事业但缺少资源及技术的创业者和公司提供或定制一整套技术及营销的系统解决方案。

图像处理技术的发展和机器学习算法的改进，商城源码商家，人脸识别技术已经受到多个领域的关注，比如社交网络、安保以及电子商务等。人脸识别系统的关键技术，从总体来看，厦门商城源码，具体可分为两大类技术：人脸检测技术和人脸识别技术。人脸检测是指从一幅静态图像或者视频一帧中判断是否包含人脸对象，若包含需确定人脸的位置和大小；人脸识别是指对检测出的人脸对象的身份进行识别和判断。本文也将从这两个角度对人脸识别系统的关键技术进行研究，旨在提高人脸识别的准确率的同时可以提升识别速度，以便实现快速的实时人脸识别系统。

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

1)人脸检测

面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：

①参考模板法

首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；

②人脸规则法

由于人脸具有一定的结构分布特征，商城源码接口，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；

③样品学习法

这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；

④肤色模型法

这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

⑤特征子脸法

这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。

值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。

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