CYS人臉識別技術是一款基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術，該人臉識別技術使用簡單，功能強大，識別效果佳。CYS人臉識別技術主要有人臉圖像采集、預處理、特征提取和匹配與識別這四大功能，CYS人臉識別技術通過用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，而且可以幫助我們自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，有用到該軟件的朋友快來通過KKX分享的地址獲取吧！

特色

功能

人臉圖像收集
不同類型的人臉圖像都可以通過攝像鏡頭收集出來，例如靜態數據圖像、動態性圖像、不同類型的部位、不一樣神情等多個方面都能夠得到有效的收集。當客戶在采集設備拍攝范圍之內時，采集設備會自動刷新并拍照客戶的人臉圖像。
人臉檢測：人臉檢測在具體中主要運用于人臉識別預備處理，則在圖像中精確校準出人臉位置和高低。人臉圖像其中包含的方式特征十分豐富，如條形圖特征、色調特征、模版特征、構造特征及Haar特征等。人臉檢測就是將這當中有價值的信息挑出，并通過這種特征完成人臉檢測。
熱門的人臉檢測方式根據之上特征選用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用于分類的方法，它把一些比較差的分類方式合在一起，組成出新極強的分類方式。
人臉檢測環節中應用Adaboost算法篩出一些更能意味著人臉的方形特征(弱分類器)，根據權重計算網絡投票的形式將弱分類器結構為一個強分類器，然后將練習所得到的多個強分類器串連組成一個聯級構造的堆疊分類器，高效地提升分類器的檢查速率。
人臉圖像預備處理
針對人臉的圖像預備處理都是基于人臉檢測結論，對圖像進行修復進而立足于特征提取的一個過程。系統軟件獲得最原始的圖像因為受到各種各樣環境的影響和隨機性影響，通常不可以直接用，必須要在圖像解決的初期環節對它們開展灰度值校準、噪音過慮等圖像預備處理。針對人臉圖像來講，其預備處理全過程主要包含人臉圖像光線賠償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、過濾及其動態模糊等。
人臉圖像特征提取
人臉識別技術可以使用的特征一般可分為視覺效果特征、清晰度統計分析特征、人臉圖像轉換指數特征、人臉圖像解析幾何特征等。人臉特征提取是專門針對人臉的某個特征所進行的。人臉特征提取，又稱人臉表現，它應該是人臉開展特征模型的一個過程。人臉特征提取的辦法具體來說分成兩類：一種是根據知識表征方法；另外一種都是基于解析幾何特征或統計學習的表征方法。
根據知識表征方法通常是依據人臉器官組織樣子敘述以及他間的距離特點來獲取有利于人臉分類特征數據信息，其特征份量一般包含特征點之間歐式距離、折射率和方向等。人臉由雙眼、鼻部、嘴、下頜等部分組成，對這種部分和二者之間結構關系的幾何圖形敘述，可以作為鑒別人臉的主要特征，這種特征被稱作幾何圖形特征。根據知識人臉表現主要包含根據幾何圖形特征的方式和模板匹配法。
人臉圖像配對與鑒別
提取人臉圖像的特征數據和數據庫系統中存放的特征模版開展檢索配對，根據設定一個閥值，當相似性超出這一閥值，則會把配對得出的結論導出。人臉鑒別就是把待識別人臉特征與已所得到的人臉特征模版進行對比，依據類似水平對人臉的身份證信息作出判斷。這一過程又分為兩種：一類是確定，是一對一開展圖像相對比較全過程，另一類是分辨，是一對多開展圖像配對參考的全過程。