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人臉識別的難點1、圖像光線：識別的視頻和圖片面臨各種環境光源的考驗，可能出現側光、頂光、背光和高光等現象，而且有可能出現各個時段的光照不同，甚至在監控區域內各個位置的光照都不同
人臉識別的難點
1、圖像光線：識別的視頻和圖片面臨各種環境光源的考驗，可能出現側光、頂光、背光和高光等現象，而且有可能出現各個時段的光照不同，甚至在監控區域內各個位置的光照都不同。
2、人臉姿態和飾物：因為監控是非配合型的，監控人員通過監控區域時以自然的姿態通過，因此可能出現側臉、低頭、抬頭等各種非正臉的姿態和佩戴帽子、黑框眼鏡、口罩等飾物現象。
3、人的臉部存在相似性：不同個體之間特別是同一民族的區別不大，所有人臉的結構都相似，甚至人臉的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行***是有利的，但是對于利用人臉區分個體是不利的。再加上化妝的掩蓋及雙胞胎的天然相似性更增加了識別的難度。
4、人臉存在易變性：人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大。
人臉識別是基于人的臉部特***息進行身份識別的一種生物識別技術。說簡單點，人臉識別解決“這是誰的臉"問題。
人臉檢測是指對于任意一幅給定的圖像，采用一定的策略對其進行搜索以確定其中是否含有人臉，如果是則返回臉的位置、大小和姿態. 說簡單點，人臉檢測解決“是不是人臉"的問題。
所以，人臉檢測是人臉識別的關鍵環節。***行人臉檢測，獲得人臉圖像信息，然后再進行人臉識別，確定身份。
人臉識別系統的三大關鍵技術包括基于特征的人臉檢測技術，基于模板匹配人臉檢測技術，基于統計的人臉檢測技術。
1、基于特征的人臉檢測技術
通過采用顏色、輪廓、紋理、結構或者直方圖特征等進行人臉檢測。
2、基于模板匹配人臉檢測技術
從數據庫當中提取人臉模板，接著采取一定模板匹配策略，使抓取人臉圖像與從模板庫提取圖片相匹配，由相關性的高低和所匹配的模板大小確定人臉大小以及位置信息。
3、基于統計的人臉檢測技術
通過對于“人臉"和“非人臉"的圖像大量搜集構成的人臉正、負樣本庫，采用統計方法強化訓練該系統，從而實現對人臉和非人臉的模式進行檢測和分類。
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