人脸识别技术检测面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：①参考模板法首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；②人脸规则法由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；③样品学习法这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；④肤色模型法这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。⑤特征子脸法这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
人脸识别当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中地辨认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
这背后有数学理论的支撑，我们一般用梯度来描述变化快慢。在图像中的灰度变化既有方向也有大小，就可以使用图像梯度来描述这种变化，进而可以检测出图像的边缘。在数学上，梯度既有大小，又有方向，并且需要要有一定的条件，比如可导等。在图像中一般会简化处理，使用算子进行代替。算子其实也是一种滤波，工地人脸识别闸机，但使用算子更强调其数学含义和特定用途。目前常用的边缘检测算子，包括Sobel，Lacian算子和Canny等。我们简单描述下Canny边缘检测。
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