我的生活随笔几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。
特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。
弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到枣阳一周天气预报了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。
心理学的研究表明，人类在识别轮廓图(比如漫画济宁金乡一周天气预报)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。
1、图像数据的获取不同。2D人脸识别以2D图像为基础，这也就给了虚假照片、视频或人脸硅胶面套的可乘之机。3D人脸识别是过3D摄像头立体成像，可以识别视野内空间得每个点位的三维坐标信息，从而提升分析判断的准确性。
2、安全性不同。3D结构光生物人脸识别，简单的说就是在空间上的投影，不仅仅是长和宽，还有高，也就是xyz轴，安全系数非常高，还支持了人脸支付的操作。2D传统的人脸识别就只是进行简单图片的比对，安全系数很低，基本上没有什么实用性。
3、人脸特征的提取方式不一样。3D结构光人脸识别，与2D识别不同的是，对人脸采集了3万多个采集点。2D人脸识别主要是基于可见光图像的人脸识别，在暗光环境下无法解锁，同时也存在可以使用照片解锁的安全问题。
目前的销售渠道，除售楼部外，还有中介及其他代理公司。而中介也并非一家中介，仅一家中介销售的是独家项目。
对于开发商而言，哪个销售渠道销售的新房，就给哪个销售渠道常德市石门县皂市镇天气预报付佣金。各个渠道也必须遵守这个规定和原则，原则上是哪个渠道有效带客户去售楼部成交的，成交就归属哪个渠道。
个别的销售渠道，会出现不遵守规则的事儿，把别的渠道带的客户，包装一下，算作自己的渠道，会影响渠道的规则，所以，为了确定渠道方便，也是为了不影响大家的利益，开发商就安装了人脸识别系统。
通过销售渠道买房子，不一定比售楼部贵，而且销售渠道又有自己的人脉，比平常的客户自己去售楼部要有优势，所以能以较低价格成交。
只有自己的渠道才可以去谈优惠，不是自己的渠道基本谈了也不好使，所以，也是各销售渠道自我保护的一种需求。如果客户不是自己渠道带的，就算成交，被识别出来，佣金也是归正常带访的销售渠道的。
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