人脸识别需要基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。

人脸图像采集及检测

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。

人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

市场上的人脸识别视频电话是指通过人脸识别技术鉴权，然后再拨打亲情电话来跟家长视频通话。

人脸识别校园视频电话，实现音视频通话、视频通话、留言、SIM卡呼叫、流量呼叫，向亲情电话联系人拔打视频通话。平台还支持二次开发，满足更多的使用场景。

面向K12学校的中小学生，采用无线通信制式，无须单独组同，提供校园亲情电话，满足学校室内/室外安装环境应用。通过学生在学校里主要活动的场所里安装校园话机，为学校、学生和家长提供亲情电话服务，实现学生与家长之间的自由沟通。

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