河北AI智能人脸识别机原装正品

　　在现实场景中，往往前端设备抓拍获得的人脸不一定是正脸的角度，所以需要将图像中的人脸姿态进行矫正。通过人脸关键点检测得到人脸的关键点坐标，根据人脸的关键点坐标调整人脸的角度，使人脸对齐。如图，这两个脸在计算机看来，是不同的两张脸，因此我们需要通过一些仿射变换将脸部进行对齐。 仿射变换的功能是从二维坐标到二维坐标之间的线性变换，且保持二维图形的“平直性”和“平行性”（直线之间的相对位置关系保持不变，平行线经仿射变换后依然为平行线，且直线上点的位置顺序不会发生变化）。

　　但是，3D人脸识别是通过自动检测人脸区，从视频中提取特征后才识别出人脸的身份。虽然视频人脸识别是基于静态图像的人脸识别的直接扩展，但一般认为，视频人脸识别算法需要同时用到空间和时间信息，它的时间连续性是视频图像的一个重要的特性，包括由此产生的人脸信息的不确定性。视频人脸识别算法和基于静态图像的人脸识别算法的大区别就是在人脸跟踪和识别中利用时间信息。目前这类算法大致可分为两类:

　　2.基于奇异值特征方法:人脸图像矩阵的奇异值特征反映了图像的本质属性，可以利用它来进行分类识别。3.子空间分析法:因其具有描述性强、计算代价小、易实现及可分性好等特点，被广泛地应用于人脸特征提取，成为了当前人脸识别的主流方法之一。4.部保持投影(Locality Preserving Projections，LPP)是一种新的子空间分析方法，它是非线性方法Laplacian Eigen map的线性近似，既解决了PCA等传统线性方法保持原始数据非线性流形的缺点，又解决了非线性方法获得新样本点低维投影的缺点。

　　人脸的建模与查找:

　　能够将备案进库的人像数据信息开展建模获取人脸的特点,并将其转化成人脸模版(人脸特点文档)储存到数据库查询中。在开展人脸检索时(检索式) , 将特定的人像开展建模,再将其与数据库查询中的任何人的模版对比对分辨,最后将依据所核对的类似值列举最类似的工作人员目录。