梯度非极大值抑制
对像素点进行遍历，判断当前图像是否为局部大值，即是否是周围像素点中具有相同梯度方向的大值。如果不是，则不是图像的边缘点，将灰度值置零，让边缘“变瘦”。
使用双阈值算法确定终的边缘
经过前面的步骤已经基本可以得到图像的边缘，接下来对得到的边缘进行修正。
设置两个阈值：高阈值和低阈值。保留比高阈值高的边缘，英泽人脸识别，去除低于低阈值的边缘，处于中间部分的则其连接情况进行再次处理：仅保留与其他边缘连接的部分。
人脸比对（人脸验证、人脸识别、人脸检索、人脸聚类）
“人脸比对（Face Compare）”是衡量两个人脸之间相似度的算法
人脸比对算法的输入是两个人脸特征（注：人脸特征由前面的人脸提特征算法获得），输出是两个特征之间的相似度。人脸验证、人脸识别、人脸检索都是在人脸比对的基础上加一些策略来实现。相对人脸提特征过程，单次的人脸比对耗时极短，几乎可以忽略。
基于人脸比对可衍生出人脸验证(Face Verification)、人脸识别(Face Recognition)、人脸检索(Face Retrieval)、人脸聚类（Face Cluster）等算法。
2013年，研究中心启动了以人脸识别为技术的人脸识别支付方式的研究。
截止2014年8月，该中心已经完成了人脸识别支付系统的关键性技术研究。该中心的人脸数据采集阵列，能够从91个角度对人脸同步采集，能对人脸识别影响大的多变光照、多角度、遮挡等状态进行优的识别效果。智能多媒体技术研究中心的人脸识别系统已应用在边检站自动通关系统、动态人脸识别考勤机、多属性动态人脸识别系统等。在此基础上，中心研发出了人脸识别移动支付系统，已能够实现支付只需“刷脸卡”。
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