人脸识别是一个非常困难的模式识别问题，具有非常广阔的应用前景。一个人脸 识别系统包括预处理、特征提取和分类器设计三个部分，对输入的人脸图像进行预处 理是人脸识别过程中的一个重要步骤。人脸图像由于在生成、传输或变换过程中会受 到各种因素的干扰和影响，从而产生噪声。为了保证提取的特征对人脸在图像中的大 小、位置和偏斜具有不变性，以及对光照条件具有不敏感性，故特别需要对人脸图像 进行预处理。 包括人脸识别技术分析研究及各种算法

人脸识别系统

：针对经典PCA人脸识别算法受光照条件影响的缺点，本文提出了一种新的改进的PCA人脸识 别算法．该算法在图像的预处理阶段，利用图像灰度的线性变换，增大每幅图像的对比度和亮度；对预处 理后的图像则利用经典PCA算法进行处理，并在识别阶段，通过对体现光照变化的三个主分量进行加 权处理，减少它们在识别中占的比重．实验结果表明，该算法是有效的，能够减少光照条件对人脸识别的 影响

『安防+AI 人工智能工程化白皮书』集合了中科院自动化所、浙江 宇视科技有限公司的技术专家及行业专家的研究成果、实践经验。本报告从当前 人工智能技术与产业发展的背景、智慧安防生态圈、智慧安防典型应用、智慧安 防规模化应用存在的问题，以及智慧安防未来趋势等五个维度，系统梳理总结了 当前安防+AI 的发展现状，尤其重点分析指出了智慧安防领域存在的八大限制性 因素，以及智慧安防的八大新的发展趋势，供学术界及实业界的学者、专家参考。第四章智慧安防规模应用的八大限制性因素 24 4.1成本高昂 25 4.