图像特征的提取是比较关键的一步（上文所说的模式空间向特征空间的跨越），但对于图像处理来说也是比较初级的一步。目前关于图像特征提取的方法有很多，小区人脸识别，但其实我们想一想，通常而言图像的特征还是可以归类的，例如颜色特征、纹理特征、空间关系特征、形状特征等，每一种特征都有匹配的方法，其中有一些比较经典、好用的方法，例如HOG特征法，LBP特征法，Haar特征法等，小编当然不可能一一讲解，所以这里选取其中一种——HOG特征法。
关于人脸识别的概述
研究证明任何的特殊人脸都可以通过称为eigenpictures的坐标系统来表示。Eigenpictures是面部集合的平均协方差的本征函数。研究对不同的图形纹理进行比较，并提出了用来描述图像纹理特征的LBP算子。研究提出了一种理论上非常简单而有效的灰度和旋转不变纹理分类方法，该方法基于局部二值模式和样本和原型分布的非参数判别。该方法具有灰度变化稳健、计算简单的特点。研究基于Fisher的线性判别进行面部投影，能够在低维子空间中产生良好分离的类，即使在光照和面部表情的变化较大情况下也是如此。
人脸识别的安全性
我们受此启发在算法中使用类似的策略，增加了口罩遮挡的模型，人脸识别系统，这样就可以让注册图像中未戴口罩的人脸图像模拟戴口罩之后的效果，从而使得佩戴口罩的人脸与注册库里的人脸相似度提升到85%以上，桐城人脸识别，这样就可以超过（设定的）75%相似度的阈值，顺利通过识别。”“zui后，在人脸定位成功之后，还要判断出这个图像到底有没有戴口罩。如果没有戴口罩，就对其进行语音提醒，在戴上口罩后能通过，从而增加安全性。”
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