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人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器),按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。人脸图像预处理人脸图像预处理:对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,人脸识别考勤,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。

由于视频监控正在快速普及,人脸识别功能,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术,以求远距离快速确认人员身份,实现智能预警。人脸识别技术无疑是的选择,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸,苏州人脸识别,并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。应用前景生物识别技术已广泛用于、、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。

基于光照估计模型理论提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,识别人脸的技术,并且在光照估计模型的基础上,进行相应的光照补偿和光照平衡策略。优化的形变统计校正理论基于统计形变的校正理论,优化人脸姿态;强化迭代理论强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展;的实时特征识别理论该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理,从而可以在识别速率和识别效能之间,达到的匹配效果

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