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人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。
相似性
不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。
易变性
人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。
在人脸识别中，类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
人脸识别考勤应用
人脸识别考勤系统，能有效提高企业的考勤管理方式，规范员工考勤操作，防止出现代打卡、弄虚作行为，也方便有效的提高考勤效率。同时支持TCP/IP联网方式，考勤数据自动上传管理部门，管理考勤数据。广泛适用于企事业单位、中小学教育机构、酒店、会所、等。
综上所述，具备环保节能特征是安防产品将受到制造厂商与消费者的青睐，因为其不仅满足了人们对“环保与高度安全”的需求，而且识别率高、简单易用，为各种环境的安防提供了理想的解决方案。除上述的新颖指纹识别总体设计方案与非接触，防人脸识别考勤机是的典例外，又如智能视分析模块及应用等多种安防技术与产品的开发，相信在不久的将来，将得到更广泛的应用。
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