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人脸识别技术在安防系统中承担着收集，传输和反馈数据的功能。首先，下行数据由前端设备记录，潍坊人脸识别，移动终端设备可以实时完成识别和结构化过程，然后将视频流和标记数据发送回后台进行进一步的处理，将较终结果传回管理层进行统一管理。想象一下，所有流程都是手工完成的，这不可避免地导致人力和物力资源的大量浪费。因此，在建立完善的城市安防系统的过程中，人脸识别技术构建的安防系统功不可没。

特征识别--特征脸

MIT实验室的特克（Turk）和潘特（Pentland）提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内较负盛名的 人脸识别方法。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与化的协相关 量(Normalized Correlation)方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。

渔夫脸识别法

贝尔胡米尔等提出的 Fisherface人脸识别方法是这一时期的另一重要成果。该方法 首先采用主成分分析（PCA）对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析（LDA）的方法 变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该方法目前仍然是主流的人脸 识别方法之一，潍坊人脸识别销售，产生了很多不同的变种，潍坊人脸识别公司，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的 LDA 判 别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。

人脸识别中的人脸采集环节主要受到哪些因素的影响？

光照环境

过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，潍坊人脸识别厂家，也可以利用算法模型优化图像光线。

模糊程度

实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。