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传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了的识别性能，小区通道闸定做，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的性和不易被的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，东营小区通道闸，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；
并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；
人脸识别管理系统设计思路
人脸识别管理系统是一种基于人脸识别技术的管理系统，其设计思路主要包括以下几个方面：
1.人脸检测：通过图像处理技术，从图像中检测出人脸的位置和大小。
2.人脸特征提取：通过特征提取算法，从人脸图像中提取出人脸的特征信息，如眼睛、鼻子、嘴巴等的形状和位置。
3.人脸比对：将提取出的人脸特征与数据库中的人脸特征进行比对，以确定是否为同一人。
4.管理系统：将比对结果与数据库中的信息进行匹配，以实现对人员的管理和控制。
在设计人脸识别管理系统时，小区通道闸定制，需要考虑的因素包括：人脸检测和识别的准确性、系统的稳定性和可靠性、系统的安全性、系统的易用性等。同时，还需要考虑系统的可扩展性和可维护性，小区通道闸生产厂家，以便在未来能够应对更多的需求和挑战。
人脸图像特征提取人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
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