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試試人臉識別系統技術原理，攝像機捕捉圖像後，對它進行灰度校正，光線補償，灰度變換，直方圖均衡化，歸一化，幾何校正，噪聲過濾，銳化，以及圖像增強等預處理，通常採用直方圖特徵，顏色特徵，模板特徵，結構特徵及Haar特徵在圖像中準確標定出人臉的位置和大小，基於以上特徵採用Adaboost算法，LBP算法訓練級聯分類器，對圖像中的每一塊進行分類，假如某一矩形區域通過了級聯分類器，就被判別為人臉圖像，再通過視覺特徵，像素計算特徵，人臉圖畫變換系數特徵，人臉圖畫代數特徵，梯度方向對稱分佈特徵等，對特徵點定位，人臉對齊，仿射變換，人臉矯正來抓取人臉特徵點，利用算法ASM，AAM，CLM，CNN等並定位出人臉五官，眼睛，鼻子，嘴，面頰，下巴頦兒等關鍵點座標數據並信息抽象，這些局部構成的座標數據和人體五官之間結構關係的幾何特徵分量，傅里葉變換拉普拉斯網格優化，利用Gabor變換，PCA，LDA，Ada+Gabor等算法，對特徵點間的歐氏距離，曲率，角度等變化，檢驗人臉相似度，與數據庫中存儲的特徵模板測量值進行查找匹配，經過預置設定如超過閾值，則把匹配得到的人臉結果輸出，將人臉位移，旋轉，縮放，扣取等調整到預定的大小和形態，然後進行性別、年齡、姿態，表情等屬性分析，同時也能形成人臉識別比對和人臉驗證通行及人臉檢索等衍生技術
人臉檢測：檢測人臉位置鎖定人臉座標
人臉跟蹤：精準鎖定人臉，持續跟蹤面部
人臉比對：對比相似度，輸出比對結果
人臉檢索：基於人臉圖像或視頻，與數據庫中比對快速查找
人臉屬性：檢測人臉性別，年齡，表情，姿態等屬性特徵
活體檢測：IR/RGB活體檢測，預防惡意攻擊
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