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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入可以是降低分辨率的人臉圖像、局部區(qū)域的自相關(guān)函數(shù)、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進(jìn)行訓(xùn)練,而在許多應(yīng)用中,樣本數(shù)量是很有限的?;谔卣髂?PCA)的人臉識(shí)別方法,特征臉方法是基于KL變換的人臉識(shí)別方法,KL變換是圖像壓縮的一種較優(yōu)正交變換,小區(qū)人臉識(shí)別定制廠家。高維的圖像空間經(jīng)過KL變換后得到一組新的正交基,保留其中重要的正交基,由這些基可以張成低維線性空間,小區(qū)人臉識(shí)別定制廠家。如果假設(shè)人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性,就可以將這些投影用作識(shí)別的特征矢量,小區(qū)人臉識(shí)別定制廠家,這就是特征臉方法的基本思想。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí),采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。小區(qū)人臉識(shí)別定制廠家
除了指紋,人臉和聲音是較常用于身份識(shí)別的信息,它們已經(jīng)被用于很多多模態(tài)身份識(shí)別系統(tǒng)。1997年以來,每兩年,就會(huì)召開一個(gè)專門關(guān)于基于視頻和語音身份識(shí)別的國際會(huì)議。近幾年,視頻人臉識(shí)別進(jìn)入第三個(gè)發(fā)展階段,這個(gè)階段方法的特點(diǎn)是同時(shí)采用空間信息(在每幀中)和時(shí)間信息(比如人臉特征的運(yùn)動(dòng)軌跡)。區(qū)別于概率投票方法的一一個(gè)很大的不同之處在于,此類方法是在時(shí)間和空間的聯(lián)合空間中描述人臉和識(shí)別人臉的。視頻圖像的一-個(gè)非常重要的特性是它的時(shí)間連續(xù)性,以及由此產(chǎn)生的人臉信息的不確定性。石家莊高校人臉識(shí)別方案系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾,往往不能直接使用。
人臉識(shí)別基于特征臉的方法:人臉識(shí)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(shí)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(shí)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?,似乎這更符合神經(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(shí)別軟件的基礎(chǔ)。
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)在圖像中檢測和跟上人臉,進(jìn)而對檢測到的人臉進(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)入初級的應(yīng)用階段則在90年后期,并且以美國、德國和日本的技術(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。
依據(jù)信息,進(jìn)一步提取每個(gè)人臉中所蘊(yùn)涵的身份特征,并將其與已知的人臉進(jìn)行對比,從而識(shí)別每個(gè)人臉的身份。廣義的人臉識(shí)別實(shí)際包括構(gòu)建人臉識(shí)別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù),包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識(shí)別預(yù)處理、身份確認(rèn)以及身份查找等;而狹義的人臉識(shí)別特指通過人臉進(jìn)行身份確認(rèn)或者身份查找的技術(shù)或系統(tǒng)。生物特征識(shí)別技術(shù)所研究的生物特征包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、視網(wǎng)膜、聲音(語音)、體形、個(gè)人習(xí)慣(例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字)等,相應(yīng)的識(shí)別技術(shù)就有人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、掌紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、視網(wǎng)膜識(shí)別、語音識(shí)別(用語音識(shí)別可以進(jìn)行身份識(shí)別,也可以進(jìn)行語音內(nèi)容的識(shí)別,只有前者屬于生物特征識(shí)別技術(shù))、體形識(shí)別、鍵盤敲擊識(shí)別、簽字識(shí)別等。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。小區(qū)人臉識(shí)別定制廠家
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。小區(qū)人臉識(shí)別定制廠家
通常稱第1類變化為類間變化(inter-classdifference),而稱第二類變化為類內(nèi)變化(intra-classdifference)。對于人臉,類內(nèi)變化往往大于類間變化,從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個(gè)體變得異常困難。人臉識(shí)別主要用于身份識(shí)別。由于視頻監(jiān)控正在快速普及,眾多的視頻監(jiān)控應(yīng)用迫切需要一種遠(yuǎn)距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識(shí)別技術(shù),以求遠(yuǎn)距離快速確認(rèn)人員身份,實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警。人臉識(shí)別技術(shù)無疑是較好的選擇,采用快速人臉檢測技術(shù)可以從監(jiān)控視頻圖象中實(shí)時(shí)查找人臉,并與人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行實(shí)時(shí)比對,從而實(shí)現(xiàn)快速身份識(shí)別。小區(qū)人臉識(shí)別定制廠家
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文章來源地址: http://www.cdcfah.com/cp/2835448.html
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