一張人臉的幾何形狀就被編碼為圖中的邊，而灰度值的分布被編碼為圖中的節(jié)點(diǎn)。為了識(shí)別一張新的人臉，需要從該人臉中找到基準(zhǔn)點(diǎn)，提取出一一個(gè)人臉圖，這可用彈性圖匹配得到。彈性圖匹配的目的是在新的人臉中找到基準(zhǔn)點(diǎn)，石家莊人臉識(shí)別出售，石家莊人臉識(shí)別出售，并且提取出一幅圖，這幅圖和現(xiàn)有的人臉束圖之間的相似度較大。經(jīng)過(guò)彈性圖匹配后，新的人臉的圖就被提取出來(lái)了，此圖就表征了新的人臉，用它作為特征進(jìn)行識(shí)別。進(jìn)行識(shí)別時(shí)，計(jì)算測(cè)試人臉和現(xiàn)有人臉束圖中的所有人臉之間的相似度，相似度較大的人臉的身份即為測(cè)試人臉的身份。臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征，石家莊人臉識(shí)別出售、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征等。石家莊人臉識(shí)別出售

解決光照問(wèn)題的方案有三維圖像人臉識(shí)別，和熱成像人臉識(shí)別。但這兩種技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟，識(shí)別效果不盡人意。迅速發(fā)展起來(lái)的一種解決方案是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識(shí)別技術(shù)。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了優(yōu)越的識(shí)別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過(guò)三維圖像人臉識(shí)別。這項(xiàng)技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識(shí)別技術(shù)逐漸走向?qū)嵱没?。人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來(lái)，它的不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提。廣州人臉識(shí)別技術(shù)價(jià)格基于知識(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè)诸惖奶卣鲾?shù)據(jù)。

在人臉跟上和識(shí)別中利用時(shí)間信息是視頻人臉識(shí)別算法和基于靜態(tài)圖像的人臉識(shí)別算法的較大區(qū)別。目前這類算法大致可分為兩類：跟上-然后-識(shí)別，這類方法首先檢測(cè)出人臉，然后跟上人臉特征隨時(shí)間的變化。當(dāng)捕捉到一幀符合一定標(biāo)準(zhǔn)(大小，姿勢(shì))的圖像時(shí)，用基于靜態(tài)圖像的人臉識(shí)別算法進(jìn)行識(shí)別。這類方法中跟上和識(shí)別是單獨(dú)進(jìn)行的，時(shí)間信息只在跟上階段用到。識(shí)別還是采用基于靜態(tài)圖像的方法，沒(méi)用到時(shí)間信息。跟上且識(shí)別，這類方法中，人臉跟上和識(shí)別是同時(shí)進(jìn)行的，時(shí)間信息在跟上階段和識(shí)別階段都用到。

計(jì)算人臉識(shí)別算法的權(quán)值向量和訓(xùn)練集中每個(gè)人的權(quán)值向量之間的歐式距離，取較小距離所對(duì)應(yīng)的人臉圖像的身份作為測(cè)試人臉圖像的身份。主分量分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，主分量是指向數(shù)據(jù)能量分布較大的軸線方向，因此可以從較小均方誤差意義下對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行較優(yōu)的表達(dá)。但是就分類任務(wù)而言，由主分量分析得到的特征卻不能保證可以將各個(gè)類別較好地區(qū)分開(kāi)來(lái)。線性鑒別分析是一-種有名的模式識(shí)別方法，通過(guò)將樣本線性變換到一個(gè)新的空間，使樣本的類內(nèi)散布程度達(dá)到較小，同時(shí)類間散布程度達(dá)到較大，即有名的Fisher準(zhǔn)則。人臉識(shí)別就是將待識(shí)別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較。

人臉識(shí)別圖像比較?。和瑯?，由于采集條件比較差，視頻人臉圖像一般會(huì)比基于靜態(tài)圖像的人臉識(shí)別系統(tǒng)的預(yù)設(shè)尺寸小。小尺寸的圖像不但會(huì)影響識(shí)別算法的性能，而且還會(huì)影響人臉檢測(cè)，分割和關(guān)鍵點(diǎn)定位的精度，這必然會(huì)導(dǎo)致整個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)性能的下降。視頻人臉識(shí)別起源于基于靜態(tài)圖像的人臉識(shí)別，即識(shí)別系統(tǒng)自動(dòng)的檢測(cè)和分割出人臉，然后用基于靜態(tài)圖像的識(shí)別方法進(jìn)行識(shí)別。對(duì)這類方法的一個(gè)提高是加入了人臉跟上。在這類系統(tǒng)中，通過(guò)利用姿態(tài)和從視頻中估計(jì)到的深度信息合成一個(gè)虛擬的正面人臉。這個(gè)階段的另外一個(gè)能提高識(shí)別率的方法是利用視頻中充裕的幀圖像，基于每幀圖像的識(shí)別結(jié)果，使用”投票”機(jī)制?，F(xiàn)有的人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。石家莊人臉識(shí)別出售

非強(qiáng)制性：用戶不需要專門配合人臉采集設(shè)備。石家莊人臉識(shí)別出售

針對(duì)畸變不變性的物體識(shí)別問(wèn)題提出了一種基于動(dòng)態(tài)連接結(jié)構(gòu)的彈性圖匹配方法，并將其應(yīng)用于人臉識(shí)別。所有人臉圖像都有相似的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。人臉都可表示成圖，節(jié)點(diǎn)是一些基準(zhǔn)點(diǎn)(如眼睛，鼻尖等)，圖中的邊是這些基準(zhǔn)點(diǎn)之間的連線。每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含40個(gè)Gabor小波(-種數(shù)字信號(hào)變換方法)系數(shù)，包括相位和幅度，這些系數(shù)合起來(lái)稱為一個(gè)Jet，這些小波系數(shù)是原始圖像和一-組具有5個(gè)頻率、8個(gè)方向的Gabor小波卷積(一種數(shù)字信號(hào)處理算子)得到的。這樣每幅圖就像被貼了標(biāo)簽一樣，其中的點(diǎn)被Jets標(biāo)定，邊被點(diǎn)之間的距離標(biāo)定。石家莊人臉識(shí)別出售

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