太原人脸考勤门禁，道闸门禁，指纹刷卡系统

　　折叠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。人脸识别算法识别算法

　　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进行人脸识别、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，以此作为表明待识别的人脸的身份。

　　分类

　　基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。

　　基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。

　　基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。

　　利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。

　　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；神经网络识别

　　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；

　　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，达到的匹配效果太原人脸考勤门禁，道闸门禁，指纹刷卡系统