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一般來說,人臉識別系統(tǒng)包括圖像攝取,福州小區(qū)人臉識別、人臉定位、圖像預(yù)處理、以及人臉識別(身份確認(rèn)或者身份查找),福州小區(qū)人臉識別。系統(tǒng)輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像,福州小區(qū)人臉識別,以及人臉數(shù)據(jù)庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應(yīng)的編碼,而其輸出則是一系列相似度得分,表明待識別的人臉的身份。人臉識別算法分類:基于人臉特征點(diǎn)的識別算法(Feature-basedrecognitionalgorithms)?;谡四槇D像的識別算法(Appearance-basedrecognitionalgorithms)?;谀0宓淖R別算法(Template-basedrecognitionalgorithms)。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別的算法(Recognitionalgorithmsusingneuralnetwork)。在圖像處理的早期階段對它進(jìn)行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。福州小區(qū)人臉識別
人臉識別基于光照估計(jì)模型理論:提出了基于Gamma灰度矯正的光照預(yù)處理方法,并且在光照估計(jì)模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)行相應(yīng)的光照補(bǔ)償和光照平衡策略。優(yōu)化的形變統(tǒng)計(jì)校正理論:基于統(tǒng)計(jì)形變的校正理論,優(yōu)化人臉姿態(tài);強(qiáng)化迭代理論:強(qiáng)化迭代理論是對DLFA人臉檢測算法的有效擴(kuò)展;實(shí)時(shí)特征識別理論:該理論側(cè)重于人臉實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的中間值處理,從而可以在識別速率和識別效能之間,達(dá)到較好的匹配效果人臉識別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù),用來驗(yàn)證算法,不斷提高識別準(zhǔn)確性,這些數(shù)據(jù)諸如ANeuralNetworkFaceRecognitionAssignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫、麻省理工學(xué)院生物和計(jì)算學(xué)習(xí)中心人臉識別數(shù)據(jù)庫、埃塞克斯大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子工程學(xué)院人臉識別數(shù)據(jù)等。福州小區(qū)人臉識別通過設(shè)定一個(gè)閾值,當(dāng)相似度超過這一閾值,則把匹配得到的結(jié)果輸出。
人臉識別基于特征臉的方法:人臉識別根據(jù)一-組人臉訓(xùn)練圖像構(gòu)造主元子空間,由于主元具有臉的形狀,也稱為特征臉。識別時(shí)將測試圖像投影到主元子空間上,得到一-組投影系數(shù),和各個(gè)已知人的人臉圖像比較進(jìn)行識別。特征臉方法是一種簡單、快速、實(shí)用的基于變換系數(shù)特征的算法,但由于它在本質(zhì)上依賴于訓(xùn)練集和測試集圖像的灰度相關(guān)性,而且要求測試圖像與訓(xùn)練集比較像,所以它有著很大的局限性。局部特征方法:主元子空間的表示是緊湊的,特征維數(shù)很大降低但它是非局部化的,其核函數(shù)的支集護(hù)展在整個(gè)坐標(biāo)空間中,同時(shí)它是非拓?fù)涞?,某個(gè)軸投影后臨近的點(diǎn)與原圖像空間中點(diǎn)的臨近性沒有任何關(guān)系,而局部性和拓?fù)湫詫δJ椒治龊头指钍抢硐氲奶匦裕坪踹@更符合神經(jīng)信息處理的機(jī)制,因此尋找具有這種特性的表達(dá)十分重要這種方法構(gòu)成Facelt人臉識別軟件的基礎(chǔ)。
人臉識別是一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域,是人類視覺較杰出的能力之一。雖然人臉識別的準(zhǔn)確性要低于虹膜、指紋的識別,但由于它的無侵害性和對用戶較自然、較直觀的方式,使人臉識別成為較容易被接受的生物特征識別方式。人臉識別是人體生物認(rèn)證技術(shù)的一種首先我們談?wù)勅梭w生物認(rèn)證技術(shù)人體生物的生物特征包括生理特征和行為特征兩大類。人體的生理特征主要包括人臉、指紋、掌紋、掌形、虹膜、視網(wǎng)膜、靜脈、DNA、顱骨等,這些特征是與生俱來的,是先天形成的;而行為特征包括聲紋、簽名、步態(tài)、耳形、按鍵節(jié)奏、身體氣味等,這些特征是由后天的生活環(huán)境和生活習(xí)慣決定的。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。
人臉識別的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(shí)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(qiáng)的分類方法。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些較能表示人臉的矩形特征(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(gè)強(qiáng)分類器,再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器,有效地提高這個(gè)分類器的檢測速度。人臉識別的優(yōu)勢在于其自然性和不被被測個(gè)體察覺的特點(diǎn)。福州小區(qū)人臉識別
基于統(tǒng)計(jì)形變的校正理論,優(yōu)化人臉姿態(tài)。福州小區(qū)人臉識別
人臉識別實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明支持向量機(jī)有較好的識別率,SIT算法是一種圖像特征提取與匹配算法。SIFT算法可以處理兩幅圖像之間發(fā)生平移、旋轉(zhuǎn)、尺度變化、光照變化情況下的特征匹配問題i并能在一定程度上對視角變化、仿射變化也具備較為穩(wěn)定的特征匹配能力,,SIF工算法首先在尺度空間進(jìn)行特征檢測”,并確定芙鍵點(diǎn)的位置和關(guān)鍵點(diǎn)所處的尺度,然后使用關(guān)鍵點(diǎn)鄰域梯度的主方向作為該點(diǎn)的方向特征,以實(shí)現(xiàn)算子對尺度和方向的無關(guān)性。SIRT算法提取的SIFT特征向量具有如下特性:SIFT特征是圖像的局部特征,其對旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、亮度變化保持不變性,對視角變化、仿射變換、噪聲也保持一定程度的穩(wěn)定性。福州小區(qū)人臉識別
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文章來源地址: http://www.cdcfah.com/cp/2753148.html
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