折疊人臉圖像采集及檢測
人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時，采集設(shè)備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。
人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現(xiàn)人臉檢測。
主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。
人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權(quán)投票的方式將弱分類器構(gòu)造為一個強分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

人臉識別一套設(shè)備的價格因品牌、型號、功能、配置等因素而異，無法給出具體統(tǒng)一的數(shù)字?。

普通的人臉識別設(shè)備價格在幾百元到一萬元之間，而設(shè)備則可能達(dá)到幾萬元甚至更高。一些帶有特殊功能，如人體感知功能的人臉識別設(shè)備，價格可能會超過數(shù)十萬元?1。對于公安用的人臉識別監(jiān)控系統(tǒng)，一套完整的系統(tǒng)可能需要數(shù)十臺甚至上百臺攝像頭，總成本可能在30萬元以上?2。同時，市場上也有各種價格區(qū)間的人臉識別門禁系統(tǒng)，如幾百元到幾千元不等，具體價格還需根據(jù)產(chǎn)品的特性和需求來確定?3。

因此，購買者在選擇人臉識別設(shè)備時，需要綜合考慮設(shè)備的特性、性能和實際應(yīng)用需求，以及自身的預(yù)算，從而選擇合適的產(chǎn)品。

人臉識別主要包括以下組成部分?：

?圖像采集設(shè)備?：如攝像頭，用于捕捉用戶的面部圖像。這些攝像頭可以是普通的，也可以是紅外攝像頭、3D攝像頭等，用于獲取更豐富的人臉信息?12。
?人臉檢測模塊?：負(fù)責(zé)從圖像中識別和定位人臉區(qū)域。常見的方法包括基于Haar特征的級聯(lián)分類器、基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等?2。
?人臉預(yù)處理模塊?：對檢測到的人臉圖像進行預(yù)處理，以減少影響因素。這包括人臉對齊（將人臉旋轉(zhuǎn)、縮放和平移到標(biāo)準(zhǔn)位置）、光線補償（調(diào)整圖像的亮度和對比度）以及圖像增強（去除噪聲、銳化邊緣等）等操作?2。
?人臉特征提取模塊?：從預(yù)處理后的人臉圖像中提取特征向量，這些特征向量可以代表人臉的特信息。現(xiàn)代技術(shù)通常利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型來提取更深層次的特征?2。
?人臉比對模塊?：將提取的人臉特征向量與數(shù)據(jù)庫中已知人臉的特征向量進行比較，計算相似度。這通常使用一些距離算法，如歐氏距離、余弦相似度等?2。
?決策模塊?：根據(jù)人臉比對結(jié)果做出判斷，如識別身份、驗證身份等。這可能需要設(shè)置閾值來判斷相似度是否足夠高?2。
此外，人臉識別系統(tǒng)還可能包括數(shù)據(jù)庫存儲（用于存儲已知人臉的特征向量和相關(guān)信息）、應(yīng)用接口（提供人臉識別功能的接口，方便其他系統(tǒng)調(diào)用）以及其他模塊，如活體檢測（判斷人臉是否是真實人臉，防止照片或視頻攻擊）、人臉跟蹤（跟蹤視頻中人臉的位置和姿態(tài)）和情緒識別（分析人臉表情，識別情緒狀態(tài)）等?