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人脸图像特征提取
人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特 征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

人脸识别技术拥有优势
1.非接触性
  人脸验证的过程不需要和设备、终端接触，这与指纹、打卡方式完全不同。体验感强，设备应为不会被频繁触碰，稳定性高，故障率低。
2. 人类识别物体特征感知就是通过眼睛的感官传递回大脑，人脸识别技术是利用计算机深度学习人类感官回传大脑的过程，所以人脸识别相较于其他的生物识别技术在使用和体验上更加的自然，且不需要其他物体特征，不会发生丢失、被复制等问题。
3.识别速度快精度高
  由于计算机技术的发展，在固定样本库对比下，人脸识别速度已经可以提升至0.3秒/人次，且不同角度、佩戴眼镜、化妆等改变面貌的行为也可以通过调整人脸识别算法来修正比对数据。通过大量区域内人脸识别、比对过程中不需要人工干预。
4.人脸已经成为门禁设备
  通过技术的发展和成熟，使得人脸识别成为了人工智能时代热门的技术门类和方向，推动各行各业应用人脸识别技术，用机器替代人工，大程度改善和推动社会化行为中的效率和安全性。

人脸识别技术广泛应用于智慧社区住宅文化建设
对于老旧小区，存在外来人员占比高、流动性强等特点，长期以来，外人可以随意进出，小区发案率高，治理难度大。这时候，人脸识别技术就该发挥作用了，启用人脸识别门禁之后,不曾在系统里登记过信息的人无法自由出入,有效杜绝陌生人随意进出,进一步强化社区安全管理。
可以说，人脸识别技术改变了传统的社区安全管理方式，使得社区管理更加智能化、人性化和自主化。

人脸实别系统广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。
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