人脸识别翼闸基于局部模式的人脸识别方法

人脸识别翼闸基于局部模式的人脸识别方法

人脸识别翼闸作为传统闸机的升级版本，其优点在于不能通行效率高，而且还能智能人脸识别，比对信息，准确度很高，不仅效率提升而且安全性强，广泛应用于车站、飞机场、、高铁车、出入境口岸等等，那又是用什么技术手段实现识别的呢，今天来介绍下一种人脸识别的方法，基于局部模式的人脸识别方法：

基于局部模式的人脸识别方法，此方法尤其适用于非理想条件下完成人脸识别，原因在于，人脸的主要特征(人脸轮廓形状、人脸主要器官的特征)更易受到环境因素的影响，而人脸的局部特征相对于人脸的主要特征而言，对环境因素的要求并不苛刻，其中主要的算法为局部二值模式(LocalBinaryPatterns, LBP)算法，此算法可以准确表达指定局部特征，同时在一定程度上修正了人脸旋转(重头行为)带来的识别错误问题。

人脸识别翼闸基于局部模式的人脸识别方法虽然有很大的优点，但并不是完美的，也是有缺点的，缺点是此算法的算子在计算过程中会输出大量数据，随着计算过程的时长增加计算能力会显著变弱，针对这个问题，设计师舍弃了原来的整体计算思路，将算法拆分后分开计算，显著解决了随时间增加算法计算性能减弱的问题。