人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代，福建快速通道人臉識(shí)別安檢門，80年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進(jìn)入初級(jí)的應(yīng)用階段則在90年后期，并且以美國(guó)、德國(guó)和日本的技術(shù)實(shí)現(xiàn)為主；人臉識(shí)別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有尖1端的核心算法，并使識(shí)別結(jié)果具有實(shí)用化的識(shí)別率和識(shí)別速度；“人臉識(shí)別系統(tǒng)”集成了人工智能、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種**技術(shù)，同時(shí)需結(jié)合中間值處理的理論與實(shí)現(xiàn)，是生物特征識(shí)別的1新應(yīng)用，其核心技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，快速通道人臉識(shí)別安檢門制造，展現(xiàn)了弱人工智能向強(qiáng)1人工智能的轉(zhuǎn)化。

主流的人臉檢測(cè)方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，快速通道人臉識(shí)別安檢門制造廠家，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強(qiáng)的分類方法。人臉檢測(cè)過程中使用Adaboost算法挑選出一些1能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，快速通道人臉識(shí)別安檢門生產(chǎn)廠家，按照加權(quán)投1票的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測(cè)速度。

人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。

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