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彈性1圖匹配的人臉識別方法：彈性1圖匹配法在二維的空間中定義了一種對于通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，并采用屬性拓?fù)鋱D來代表人臉，拓?fù)鋱D的任一頂點均包含一特征向量，用來記錄人臉在該頂點位置附近的信息。該方法結(jié)合了灰度特性和幾何因素，在比對時可以允許圖像存在彈性形變，在克服表情變化對識別的影響方面收到了較好的效果，同時對于單個人也不再需要多個樣本進(jìn)行訓(xùn)練。

人臉識別經(jīng)過40年左右的發(fā)展，技術(shù)上已經(jīng)達(dá)到了一定的成熟度。與其他生物特征識別技術(shù)相比，人臉識別在實用性方面具有獨到的技術(shù)優(yōu)勢。不管是動態(tài)人臉識別還是靜態(tài)人臉識別，我們都不可忽視其作用性。如今，人臉識別系統(tǒng)應(yīng)用范圍已經(jīng)相當(dāng)廣泛，電梯人臉識別，可用于學(xué)校、工地、社區(qū)、機(jī)場、銀行、安防、酒店、地鐵等多個重要行業(yè)及領(lǐng)域。

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基于特征臉(PCA)的人臉識別方法：特征臉方法是基于KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種1優(yōu)正交變換。高維的圖像空間經(jīng)過KL變換后得到一組新的正交基，電梯人臉識別儀，保留其中重要的正交基，電梯人臉識別儀價格，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設(shè)人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特征矢量，這就是特征臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓(xùn)練樣本，而且完全是基于圖像灰度的統(tǒng)計特性的。目前有一些改進(jìn)型的特征臉方法。

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