公共安全
人脸识别在公共安全领域的应用重点是实现对人员登记管理、网络追逃、比对---与事后处理，三棍人行道闸，同时人像比对还可用于刑案、维护---等业务上。人脸识别照片比对系统用于快速身份鉴别，在大量的数据库中查找检索特定人员的身份。它充分利用非常有价值的人脸照片线索，---加快人员对---的身份辨认过程，人行道闸，为加速“科技强警”进程，形成高智能的、社会化的、规模化的防范体系，提供了有效的技术手段。
人脸识别都有哪些识别方法
、几何特征的人脸识别方法：几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系如相互之间的距离。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。
第二、基于特征脸pca的人脸识别方法：特征脸方法是基于kl变换的人脸识别方法，人行道闸，kl变换是图像压缩的一种正交变换。高维的图像空间经过kl变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，工地人行道闸安装，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
自动人脸识别的---流程分为三个步骤：人脸检测、---特征点定位又称face alignment人脸对齐、特征提取与分类器设计。一般而言，狭义的人脸识别指的是特征提取+分类器两部分的算法研究。
在---学习出现以前，人脸识别方法一般分为高维人工特征提取例如：lbp， gabor等和降维两个步骤，代表性的降维方法有pca， lda等子空间学习方法和lpp等流行学习方法。在---学习方法流行之后，代表性方法为从原始的图像空间直接学习判别性的人脸表示。
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