人脸识别系统 四个组成部分
三，技术流程人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集及检测人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
人脸图像预处理人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸图像特征提取人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
人脸图像匹配与识别人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
四，识别算法一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
人脸识别算法分类
基于人脸特征点的识别算法（Feature-basedrecognitionalgorithms）。
基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-basedrecognitionalgorithms）。
基于模板的识别算法（Template-basedrecognitionalgorithms）。
利用神经网络进行识别的算法（Recognitionalgorithmsusingneuralnetwork）。
基于光照估计模型理论
提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。
优化的形变统计校正理论
基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论
强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；
独创的实时特征识别理论
该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到最佳的匹配效果
人脸识别系统为我们的生活带来了哪些便利
现代科技越来越发达，人工智能也在不断更新换代，现代人脸识别系统为人类生活带来了很多便利，那么人脸识别系统究竟为我们的生活带来了哪些便利呢？
【评测】人脸识别测温门禁考勤一体机（捷易科技D721）
一、生活中
在现代快节奏的生活中，人脸识别系统为我们带来了许多便利，现在有很多地区的铁路部门都使用了人脸识别，比如在我们进站的时候，运用人脸识别替代了老式的人工检测，这一突破性发展为我们节省了许多时间，提高了效率，也成功的降低了人工识别的失误。
除了在出行方面带来了便利，生活中，大多数人会把资金放在银行存着，银行靠什么保证我们资金的安全呢？大部分是用银行卡和身份证，但还是有许多人不小心弄丢这些重要证件，那么资金安全成为了我们比较棘手的问题，如果银行采用这种人脸识别加证件的方法是不是可以大大保障我们资金安全呢？
人脸识别系统
二、学习中
在当代大学生的学习中，据我所知现在有许多高校采用了人脸识别系统来打卡，避免了许多人打虚卡的情况，在教室门口装一个人脸识别系统，学生们上课前刷学生卡，并用设备的摄像头采集人脸信息，必须同时具备这两个条件方可完成一次打卡，这样提高了学生的出勤率，也为教师上课清点人数带来了方便，节省了时间。
在学校图书馆自习室占座率高，但利用率较低，一个人占两个座位这种情况也不少见，那么怎么解决这一情况呢？答案依旧是人工智能，在学校图书馆门口安装人脸识别系统，记录进出的学生，再根据每人自习室签到情况，自动登记一张座位，其余的座位向其余同学开放，这样也能解决图书馆座位紧张的局面。
三、工作中
在工作中，有许多领域都已经采用了这种先进的手段，比如上班打卡，公安名警办案等等，尤其是在民警办案的过程中，依赖了这一技术，让许多犯罪分子“现出原形”，有许多人通过伪造的身份信息做坏事，在我们生活中要是都采用人脸识别技术，那么这些犯罪分子便无处遁形。
人脸识别系统的出现给我们的生活带来了很多便利，捷易科技相信在不远的将来人脸识别技术的改革与创新使我们的未来将会越来越美好，共同期待吧！
VI设计对企业的作用和意义
原标题：VI设计对企业的作用和意义VI全称VisualIdentity,即企业VI视觉设计，通译为视觉识别系统。是将CI的非可视内容转化为静态的视觉识别符号。设计到位、实施科学的视觉识别系统，是传播企业经营理念、建立企业知名度、塑造企业形象的快速便捷之途。企业通过VI设计，对内可以征得员工的认同感，归属感，加强企业凝聚力，对外可以树立企业的整体形象，资源整合，有控制的将企业的信息传达给受众，通过视觉符码，不断的强化受众的意识，从而获得认同。VI为企业CIS中的一部分，企业CI包含三个方面。分为BI、MI、VI，三方面为行为识别，企业理念识别和视觉识别。
对于一个企业来说，没有一个好的VI，就意味着它的形象将消失在茫茫的商海之中，让人辨别不清；就意味着它是一个没有灵魂的赚钱机器；就意味着它的产品与服务毫无个性，消费者对它若即若离；就意味着团队的涣散和低落的士气．企业可以通过VI设计实现这一目的．对内征得员工的认同感，归属感，加强企业凝聚力，对外树立企业的整体形象，资源整合，有控制的将企业的信息传达给受众，通过视觉符码，不断的强化受众的意识，从而获得认同。那VI设计对企业有什么意义呢？
第一传达该企业的经营理念和企业文化，以形象的视觉形式宣传企业。
第二提高该企业员工对企业的认同感，提高企业士气。
第三良好的企业形象可以帮助商企优化资源环境，这些为企业参与市场竞争提供强大的保证。
第四以自己特有的视觉符号系统吸引公众的注意力并产生记忆，使消费者对该企业所提供的产品或服务产生最高的品牌忠诚度。
第五在明显地将该企业与其他企业区分开来的同时又确立该企业明显的行业特征或其他重要特征，确保该企业在经济活动当中的独立性和不可替代性；明确该企业的市场定位，属企业的无形资产的一个重要组成部分。
VI中文为视觉形象识别系统，最核心的作用就是识别功能，没有差异，不能表现行业属性品牌特征的VI没有任何意义．每一个品牌都有自己个性，每一家企业都自己特色，因此在标志和VI项目上都有完全不同的表现。
VI是塑造品牌的手段，这就决定了VI的视觉表现必须有品牌内涵的强大支持．很多人往往都只看到了VI的表象，因此得出VI就是形象工程，面子工程，没有任何实质性作用．其实这完全没有理解VI的真正意义，VI是品牌内涵的形象外显，每一个设计的细节都是为品牌量身定做的。返回搜狐，查看更多
责任编辑：