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人脸识别
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人脸识别技术 
一般包含三个部分：
 (1)人脸检测 
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法： 
①参考模板法 
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸； 
②人脸规则法 
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸； 
③样品学习法 
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
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④肤色模型法 
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。 
⑤特征子脸法 
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。 
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
(2)人脸跟踪 
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
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(3)人脸比对 
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行 比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。
目前主要采用特征向量