人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。目前市場(chǎng)上的門(mén)禁產(chǎn)品發(fā)展已比較成熟，安全性、穩(wěn)定性、集成性和擴(kuò)展性成為主要發(fā)展方向。中文名人臉識(shí)別別    名人像識(shí)別、面部識(shí)別工    具攝像機(jī)或攝像頭傳統(tǒng)技術(shù)可見(jiàn)光圖像的人臉識(shí)別處理方法人臉識(shí)別算法用    途身份識(shí)別

對(duì)于人臉圖像而言，其預(yù)處理過(guò)程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、化、幾何校正、濾波以及銳化等。人臉圖像特征提取人臉圖像特征提?。喝四樧R(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺(jué)特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉特征提取的方法歸納起來(lái)分為兩大類：一種是基于知識(shí)的表征方法；優(yōu)勢(shì)困難優(yōu)勢(shì)人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于其自然性和不被被測(cè)個(gè)體察覺(jué)的特點(diǎn)。另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。

在人臉識(shí)別中，類的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個(gè)體的標(biāo)準(zhǔn)的，而第二類的變化應(yīng)該消除，因?yàn)樗鼈兛梢源硗粋€(gè)個(gè)體。通常稱類變化為類間變化（inter-class difference），而稱第二類變化為類內(nèi)變化（intra-class difference）。對(duì)于人臉，類內(nèi)變化往往大于類間變化，從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個(gè)體變得異常困難。主要用途人臉識(shí)別主要用于身份識(shí)別人臉識(shí)別主要用于身份識(shí)別。人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。

2.地感線圈布線時(shí)，將地切一10CM深，2X0.8M的方形巢，四個(gè)角切成45度斜角（如右圖示），將地感線圈（1平方毫米）一圈圈放入，共放6-8層，線圈每層之間一定要壓緊，線圈內(nèi)不要有接頭。地感線圈輸出端雙絞至道閘，且距離盡量短，接好后用干水泥將巢封住。注：地感線圈截面積為0.5－1.5平方毫米的高溫銅導(dǎo)線，線截面積的大小對(duì)感應(yīng)強(qiáng)度的影響不是很大。主流的人臉檢測(cè)方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來(lái)分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強(qiáng)的分類方法。