yaleb人脸数据库和yale数据库的区别

Extend Yale B 人脸数据库， 一共38个人,每人64 张照片。 根据人脸与摄像机的方向角（12,25,50,77,90）将每人的64张照片分为5个sbusets。每人每个subset的人脸数目分别为（7,12,12,14,19。

洗澡时人脸识别并不安全，所以一定要注意隐私。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

识别算法

一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。

系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。

以上内容参考 百度百科-人脸识别

基于特征脸(PCA)的人脸识别方法

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。

比如人脸灰度照片40x40=1600个像素点，用每个像素的灰度值组成的矩阵代表这个人的人脸。那么这个人人脸就要1600 个特征。拿一堆这样的样本过来做pca，抽取得到的只是在统计意义下能代表某个样本的几个特征。

人脸识别可以采用神经网 络深度学习的思路，国内的ColorReco在这边有比较多的案例。

虹膜建库是公安虹膜识别规模化应用的坚实基础，目标是为各级公安机关提供虹膜身份核验的统一出入口。只有先建立全国统一的虹膜原始图像数据库，依据图像质量标准各地采集到图像经检查合格后入库，随后才能在重点场所建立试点，加快面向公共安全应用的产品定制和应用推广，结合公关部门的应用需求，及时开展规模化应用。目前公安部向全国范围内符合资质的虹膜识别产品供应商进行了虹膜采集设备送检征召，近几周质检中心检测结果出炉，虹星科技此次送检的专为公安虹膜采集建库定制的虹膜人脸信息采集设备——W200手持式虹膜人脸信息采集设备及S300-UC桌面式虹膜人脸信息采集设备，完全符合《用于刑事侦查业务的虹膜采集设备技术要求》（用于千万级刑专子系统虹膜库建设）的各项指标要求，成功过检并入选合格产品及公安部《虹膜数据采集终端合格产品及制造商名录》。

1 设备故障：警务通手机可能出现硬件或软件问题，例如摄像头故障、系统崩溃等，导致无法采集人脸数据。

2 *** 作问题：可能是 *** 作人员不熟悉设备 *** 作或者 *** 作不规范，导致无法采集到人脸数据。

3 光线问题：人脸识别技术对光线的要求较高，如果环境光线过暗或过强，可能会影响警务通手机的人脸采集效果。

4 面部遮挡：如果被采集者戴着帽子、口罩或眼镜等，或者有头发、胡须等遮挡面部，也会导致无法采集人脸数据。

5 数据库问题：人脸识别技术需要建立庞大的人脸库，如果警务通手机的人脸库不完整或者数据不准确，也会影响人脸采集效果。

6 网络问题：警务通手机需要连接互联网才能更新人脸库和进行人脸比对，如果网络信号不稳定或者断网，也会影响人脸采集效果。

对于这些问题，可以通过及时维护设备、加强 *** 作培训、优化光线环境、提高人脸识别技术等方式来解决。同时，加强对人脸数据的管理和保护，保障数据的准确性和安全性。

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