人脸识别系统成功的关键在于是否拥有最前沿的核心算法并使识别结果实用识别速率和识别速度；"人脸识别System"集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等专业技术，同时需要结合中值处理的理论和实现，这是一个生物特征,人脸识别系统通常由以下积木块组成:1.人脸检测,人脸识别包括:人脸图像采集、人脸跟踪检测、人脸特征提取，不包括-人脸识别这是一种生物89用摄像机或摄录机捕捉包含人脸和自动的图像或视频流，在图像人脸中检测并跟踪，然后对检测到的人脸进行人脸分析。
不包含。人脸 识别包括:人脸图像采集、人脸跟踪检测、人脸特征提取，不包括-人脸识别这是一种生物89用摄像机或摄录机捕捉包含人脸和自动的图像或视频流，在图像人脸中检测并跟踪，然后对检测到的人脸进行人脸分析。
人脸识别系统通常由以下积木块组成:1 .人脸检测。人脸检测器用于查找人脸在图像中的位置。如果有人脸，则返回包含每个人脸的边界框的坐标。2.人脸对齐。人脸对齐的目标是使用位于图像中固定位置的一组参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，也就是在简单2D对齐的情况下寻找最适合参考点的最佳仿射变换。图3b和3c示出了使用同一组参考点的两个对准的图像。更复杂的3D对齐算法(如)也可以实现人脸的正面化，即将人脸的姿态调整到前面。人脸表征。在人脸的表征阶段，会将人脸 image的像素值转换成一个紧凑的、可区分的特征向量，也称为模板。理想情况下，同一主题的所有人脸应该被映射到相似的特征向量。3，人脸匹配。在人脸 matching building模块中，会对两个模板进行比较，得到一个相似度得分，这个得分给出了它们属于同一主体的可能性。
人脸识别该系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展而得到完善，但真正进入初级应用阶段是在90年代后期，主要由美国、德国和日本的技术实现。人脸 识别系统成功的关键在于是否拥有最前沿的核心算法并使识别结果实用识别速率和识别速度；"人脸识别System "集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等专业技术，同时需要结合中值处理的理论和实现，这是一个生物特征。
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