以下基于特征分析的方法进行人脸识别的技术原理：
实际上，特征脸反映了隐含在人脸样本集合内部的信息和人脸的结构关系。将眼睛、面颊、下颌的样本集协方差矩阵的特征向量称为特征眼、特征颌和特征唇，统称特征子脸。特征子脸在相应的图像空间中生成子空间，称为子脸空间。计算出测试图像窗口在子脸空间的投影距离，若窗口图像满足阈值比较条件，则判断其为人脸。
基于特征分析的方法，也就是将人脸基准点的相对比率和其它描述人脸脸部特征的形状参数或类别参数等一起构成识别特征向量，这种基于整体脸的识别不仅保留了人脸部件之间的拓扑关系，而且也保留了各部件本身的信息，而基于部件的识别则是通过提取出局部轮廓信息及灰度信息来设计具体识别算法。现在Eigenface(PCA)算法已经与经典的模板匹配算法一起成为测试人脸识别系统性能的基准算法；而自1991年特征脸技术诞生以来，研究者对其进行了各种各样的实验和理论分析，FERET'96测试结果也表明，人脸识别考勤机，改进的特征脸算法是主流的人脸识别技术。
别看人脸识别系统近几年才开始应用，其实早在20世纪60年代就开始研究人脸识别系统了哦，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，人脸识别系统，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，芜湖人脸识别，并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，人脸识别技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
随着科技的发展，人脸识别系统也越来越智能了，本公司的新型人脸识别一体机解决了以往识别速度慢和化妆后难以识别的问题。
1.门禁识别论证功能
用户只需要在允许的距离范围内正脸面对摄像头稳定0.5秒既可完成识别与论证并给出相应提示或打开门锁。
2.自动学习与训练功能
人员可能因化妆等原因造成识别时间较长，针对这种情况本系统采用了人脸识别自动学习与训练功能；本功能对人员化妆后特征与库中原有人脸特征进行统合三维重建模，这样在您第二次门禁时同样达到高效识别的效果。
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