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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。

小区人脸识别系统设计安装,人脸识别系统中“人脸属性识别”是识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性值的一项技术。一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”，输出是人脸相应的属性值。人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐(旋转、缩放、扣取等操作后，将人脸调整到预定的大小和形态)，然后进行属性分析。常规的人脸属性识别算法识别每一个人脸属性时都是一个独立的过程，即人脸属性识别只是对一类算法的统称，性别识别、年龄估计、姿态估计、表情识别都是相互独立的算法。

,这是因为人脸信息的存储与分发都需要通过计算机网络进行，所以人脸识别系统具有自然性和强制性。二、可靠性。人脸识别是一种高度自动化的系统，在识别身份的同时还能获取个体的特征信息。它不仅能够保护个体本身，而且能够保护整个社会。在识别人脸的过程中，可以通过自动识别技术将人的身份、特征信息和信用记录进行统一，并且能够对个体进行有效管理。因为这种技术可以保证识别系统的稳定性和准确性。三、安全性。随着社会经济的发展，人们越来越注重生活环境中的安全。在这个方面，人脸识别系统的应用也是一项重要的工作。在人脸识别系统中，有些特定信息是可以被自动识别出来的。例如个体身份信息、个人信用记录、身份证号码等等。