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自动人脸识别的经典流程分为三个步骤：人脸检测、面部特征点定位（又称face alignment人脸对齐）、特征提取与分类器设计。一般而言，狭义的人脸识别指的是特征提取 分类器两部分的算法研究。
在深度学习出现以前，人脸识别方法一般分为高维人工特征提取（例如：lbp， gabor等）和降维两个步骤，人脸识别测温门禁，代表性的降维方法有pca， lda等子空间学习方法和lpp等流行学习方法。在深度学习方法流行之后，人脸识别测温，代表性方法为从原始的图像空间直接学习判别性的人脸表示。
目前，人脸识别测温系统怎么样，人脸识别技术在*、安防、门禁考勤、、交通、教育、移动支付等领域的应用逐渐增多，其中*和安防是人脸识别技术比较容易实现商业化落地的两个领域，因此其应用相对较为成熟。
公共安全方面
人脸识别产品在公共安全中的使用主要体现在两个方面，一方面是动态人脸识别系统的使用，另一个是使用人脸识别手持设备。
公共交通方面
公共交通的主要应用场景是为安全检查站和检*口部署人脸识别设备。 包括机场，火车站，汽车站，码头等场所。早期的高速铁路，机场等场所已经普遍使用。
对*网络*人脸识别
多伦多大学的parham aarabi 和研究生avishek bose 5月31日在arxiv上提交了一篇，人脸识别测温系统价格，该演示了一种“对*性训练”，建立起两种相互对*的算法。
aarabi 和 bose 创建了两个*网络，一个是识别人脸的网络，另一个是*其既定目标的*网络。这两个网络互相学习，相互提升效果。其实就是当初对*样本的原理，利用对*原理，只要轻微改动几个关键像素的值，这样的改动对人类来说甚至无法察觉，但完全可以达到欺骗*网络的作用。
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