




在人脸识别中,人脸识别系统,类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,而第二类的变化应该消除,人脸识别,因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化(inter-class difference),而称第二类变化为类内变化(intra-class difference)。对于人脸,人脸识别功能,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。主要用途人脸识别主要用于身份识别人脸识别主要用于身份识别。

一、单机版门禁系统
单机版门禁系统属于过渡型产品,是指于一台计算机控制,系统数据信息无法共享的门禁系统。可以通过计算机通信串口或通过网络监控门禁系统,并具备了与视频系统、消防系统联动的功能。此类型门禁系统是网络版门禁系统的雏形,实现了远程控制。
二、脱机用门禁系统
这类型门禁系统需要设备少,人脸识别门禁,功能也很简单,价格较低,适用于小型公司、家庭使用。
脱机用门禁系统属于早期产品,使用简单不需计算机控制。

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,组合出新的很强的分类方法。

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