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人臉識(shí)別子空間方法:在人臉識(shí)別中利用的是主元子空間(特征臉),而人臉檢測(cè)利用的是次元子空間(特征臉空間的補(bǔ)空間)。用待檢測(cè)區(qū)域在次元子空間上的投影能量,也即待檢測(cè)區(qū)域到特征臉子空間的距離做為檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量,距離越小表明越像人臉。子空間萬(wàn)法的特點(diǎn)在于簡(jiǎn)便易行,但由于沒(méi)有利用反例樣本信息,對(duì)與人臉類(lèi)似的物體辨別能力不足。空間匹配濾波器方法:包括各種模板匹配方法、合成辨別函數(shù)方法等,校園安全人臉識(shí)別生產(chǎn),校園安全人臉識(shí)別生產(chǎn)?;谥R(shí)建模的人臉檢測(cè)方法)分布規(guī)則:雖然人臉在外觀(guān)上變化很大,但遵循一些幾乎是普遍適用的規(guī)則,校園安全人臉識(shí)別生產(chǎn),如五官的空間位置分布大致符合三庭五眼等。人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代。校園安全人臉識(shí)別生產(chǎn)
人臉識(shí)別輪廓規(guī)則:人臉的輪廓可以簡(jiǎn)單地看成一個(gè)近似橢圓,而人臉檢測(cè)可以通過(guò)橢圓檢測(cè)來(lái)完成。顏色、紋理規(guī)則:同民族人的面部膚色在顏色空間中的分布相對(duì)比較集中,顏色信息在一定程度上可以將人臉同大部分背景區(qū)分開(kāi)來(lái)。運(yùn)動(dòng)規(guī)則:通常相對(duì)背景人總是在運(yùn)動(dòng)的,利用運(yùn)動(dòng)信息可以簡(jiǎn)單有效的將人從任意復(fù)雜背景中分割出來(lái)。其中包括利用眨眼、說(shuō)話(huà)等方法的人臉檢測(cè)方法。對(duì)稱(chēng)性:人臉具有一定的軸對(duì)稱(chēng)性各也具有一定的對(duì)稱(chēng)性?;趲缀翁卣鞯姆椒ㄈ四樣裳劬?、鼻子,嘴巴、下巴等部件構(gòu)成,正因?yàn)檫@些部件的形狀、大小和結(jié)構(gòu)上的各種差異才使得世界上每個(gè)人臉于差萬(wàn)別,因此對(duì)這些部件的形狀和結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述,可以做為人臉識(shí)別的重要特征。校園安全人臉識(shí)別生產(chǎn)并發(fā)性:在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別。
人臉識(shí)別,是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟上人臉,進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù),通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代,80年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高,而真正進(jìn)入初級(jí)的應(yīng)用階段則在90年后期,并且以美國(guó)、德國(guó)和日本的技術(shù)實(shí)現(xiàn)為主;人臉識(shí)別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有高級(jí)的關(guān)鍵算法,并使識(shí)別結(jié)果具有實(shí)用化的識(shí)別率和識(shí)別速度。
人臉識(shí)別投票方法可以是確定的,但是概率投票方法一般來(lái)說(shuō)更好,投票機(jī)制的一個(gè)缺點(diǎn)是計(jì)算結(jié)果的代價(jià)比較昂貴。視頻人臉識(shí)別的第二個(gè)發(fā)展階段是利用多模態(tài)信息。因?yàn)槿祟?lèi)一般會(huì)利用多種信息識(shí)別人的身份,所以一個(gè)多模態(tài)系統(tǒng)將比只利用人臉的識(shí)別系統(tǒng)性能更好。更重要的是利用多模態(tài)信息提供了一種方法,它能大范圍解訣那些只靠人臉無(wú)法識(shí)別的任務(wù)。例如,在一個(gè)完全沒(méi)有配合的環(huán)境(比如搶錢(qián)),歹徒的臉一般是蒙著的,這時(shí)能進(jìn)行無(wú)人臉識(shí)別的方法就是分析歹徒軀體的運(yùn)動(dòng)特性。基于知識(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。
接下來(lái)分別介紹兩類(lèi)人臉識(shí)別算法中的一些重要的算法。特征臉?lè)椒ɡ猛醴至糠治鲞M(jìn)行降維和提取特征。王分量分析是一種應(yīng)用十分普遍的數(shù)據(jù)降維技術(shù),該方法選擇與原數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣前幾個(gè)較大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量構(gòu)成一組基,以達(dá)到較好表征原數(shù)據(jù)的目的。因?yàn)橛芍鞣至糠治鎏崛〉奶卣飨蛄糠祷爻蓤D像時(shí),看上去仍像人臉,所以這些特征向量被稱(chēng)為“特征臉”。在人臉識(shí)別中,由一組特征臉基圖象張成一一個(gè)特征臉子空間,任何一幅人臉圖象(減去平均人臉后)都可投影到該子空間,得到一一個(gè)權(quán)值向量??梢栽谧R(shí)別速率和識(shí)別效能之間,達(dá)到較好的匹配效果人臉識(shí)別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)。校園安全人臉識(shí)別生產(chǎn)
人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成,這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述,作為識(shí)別人臉的重要特征。校園安全人臉識(shí)別生產(chǎn)
不同個(gè)體之間的區(qū)別不大,所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似,甚至人臉的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點(diǎn)對(duì)于利用人臉進(jìn)行識(shí)別定位是有利的,但是對(duì)于利用人臉區(qū)分人類(lèi)個(gè)體是不利的。人臉的外形很不穩(wěn)定,人可以通過(guò)臉部的變化產(chǎn)生很多表情,而在不同觀(guān)察角度,人臉的視覺(jué)圖像也相差很大,另外,人臉識(shí)別還受光照條件(例如白天和夜晚,室內(nèi)和室外等)、人臉的很多遮蓋物(例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等)、年齡等多方面因素的影響。在人臉識(shí)別中,第1類(lèi)的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個(gè)體的標(biāo)準(zhǔn)的,而第二類(lèi)的變化應(yīng)該消除,因?yàn)樗鼈兛梢员硎就粋€(gè)個(gè)體。校園安全人臉識(shí)別生產(chǎn)
無(wú)錫領(lǐng)秀科技有限公司位于高浪東路999號(hào)國(guó)家信息傳感中心A1棟東面9層9-11。公司自成立以來(lái),以質(zhì)量為發(fā)展,讓匠心彌散在每個(gè)細(xì)節(jié),公司旗下車(chē)牌識(shí)別一體機(jī)道閘,人臉識(shí)別系統(tǒng),人行通道,門(mén)禁系統(tǒng)深受客戶(hù)的喜愛(ài)。公司將不斷增強(qiáng)企業(yè)重點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力,努力學(xué)習(xí)行業(yè)知識(shí),遵守行業(yè)規(guī)范,植根于數(shù)碼、電腦行業(yè)的發(fā)展。無(wú)錫瀚遠(yuǎn)領(lǐng)秀立足于全國(guó)市場(chǎng),依托強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力,融合前沿的技術(shù)理念,飛快響應(yīng)客戶(hù)的變化需求。
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