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④肤色模型法

这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

⑤特征子脸法

这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。

值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。

(2)人脸跟踪

面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段人脸识别一体机。

(3)人脸比对

面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索人脸识别。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：

首先，人脸识别有着自然性优势。所谓的自然性是指这一识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份；系统具有自然性的识别还有语音识别和体形识别，而指纹识别和虹膜识别等因人类不能通过此类生物特征区别个体所以不具备自然性。

其次，人脸识别技术具有非强制性特点。被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉，人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉人脸识别管理系统，从而带有可被伪装欺骗性。

第三，人脸识别技术具有非接触优势。相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触，而同时能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判断及识别。

动态人脸识别终端产品特性· 动态人脸识别终端双摄防伪，各类照片在各种载体上的；

· 人脸识别终端夜间红外、RGB双补光；

· 动态人脸识别终端支持外接二维码扫描器、（目前只支持新中新DKQ-A16D）；

· 动态人脸识别终端支持串口、韦根26输出，输出内容支持配置；

· 动态人脸识别终端采用基于视频流的动态人脸检测、跟踪识别算法；

· 动态人脸识别终端支持设备本地存储万人库，（a）云平台设备支持同时储存5万张人脸照片（小于400KB）、100万条识别记录（0.45KB）、2万张现场抓拍照片（b）局域网设备支持同时存储2万张人脸照片（照片按100KB计算）、1万条识别记录（含现场抓拍照片）；

· 动态人脸识别终端人脸库为3000时，误识率万分之三的条件下，1：N识别准确率为99.7%；

人脸识别是一种基于人脸特征信息的生物识别技术。每个人的脸都是由前额、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸颊、嘴巴、脸颊之间的一般位置关系也是固定的。然而，人脸是的。世界上找不到两张完全一样的脸。人们通常可以根据不同面孔之间的细微差异来区分不同的人。脸部具有相似性和变性，不同的环境，光线，角度，年龄，都会改变脸部的成像，所以脸部识别是生物识别领域的一个难题。

随着人脸识别技术在各行业领域的应用普及，尤其是在移动互联网行业领域应用，人脸识别手机、移动支付逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。在安防领域，人脸识别闸机系统在各行业领域的应用越来越广泛，人脸识别系统与通道闸机的结合逐步取代以门禁为主的通行模式，在有效帮助管理人员减轻工作压力的同时，也确保了通道的安全性和人员识别的准确性。

在社会迅速发展的今天，很多人工智能科技都运用到了日常生活中，人脸识别闸机在过去几年里市场份额迅速扩大，成为出入口领域的主流设备，企业写字楼、智能建筑的行人通道则会使用人脸识别闸机。不同场所的入口和出口场景需要不同类型的设备。比如中低端的场馆一般使用三辊闸，翼闸等。中场所通常使用速通门、摆闸、人脸识别闸机等。

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