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不難預(yù)見,知識(shí)與統(tǒng)計(jì)方法的綜合應(yīng)用,是解決實(shí)際問題所必須的。人臉識(shí)別特征提取與識(shí)別:與剛體不同,人臉是塑性變形體更適合用,彈性模型來描述。因此,任何基于剛體特性的特征抽取方法都很難達(dá)到滿意的效果。其次,入臉識(shí)別被認(rèn)為是人類視覺中獨(dú)特的過程,因此對(duì)生理學(xué)和心理學(xué)結(jié)合是很有幫助的??梢灶A(yù)見,安徽面部人臉識(shí)別,在人類視覺和非剛體兩方面的研究成果將有助于找到抽取和描述人臉特征的解決方案。另外,無論對(duì)于檢測(cè)定位還是識(shí)別,安徽面部人臉識(shí)別,如何將能夠獲得的各種信息較大限度,安徽面部人臉識(shí)別、有機(jī)地集成起來加以利用,這是一個(gè)具有普遍意義的課題,而且也是有效提高人臉識(shí)別系統(tǒng)效率的手段?,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。安徽面部人臉識(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。安徽面部人臉識(shí)別一般來說,人臉識(shí)別系統(tǒng)包括圖像攝取、人臉定位、圖像預(yù)處理、以及人臉識(shí)別(身份確認(rèn)或者身份查找)。
人臉識(shí)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(duì)DLFA人臉檢測(cè)算法的有效擴(kuò)展;實(shí)時(shí)特征識(shí)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(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),用來驗(yàn)證算法,不斷提高識(shí)別準(zhǔn)確性,這些數(shù)據(jù)諸如ANeuralNetworkFaceRecognitionAssignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、麻省理工學(xué)院生物和計(jì)算學(xué)習(xí)中心人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)、埃塞克斯大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子工程學(xué)院人臉識(shí)別數(shù)據(jù)等。
網(wǎng)應(yīng)用:利用人臉識(shí)別系統(tǒng)確認(rèn)卡網(wǎng)絡(luò)支付,以防止盜用卡等。光線補(bǔ)償:光照變化主要表現(xiàn)為強(qiáng)度變化和角度變化。光照強(qiáng)度變化會(huì)導(dǎo)致極端光照情況的出現(xiàn)(如暗光、高光等現(xiàn)象的出現(xiàn));而光照角度變化會(huì)產(chǎn)生不同程度的表面明暗區(qū),光照暗區(qū)會(huì)遮蓋人臉本身的紋理信息。這兩種光照變化都會(huì)對(duì)人臉圖像的整體灰度分布、對(duì)人臉圖像的邊緣信息和人臉的彩色圖像的色度空間產(chǎn)生很大的影響。灰度變化:人臉圖像的灰度分布是基于灰度圖像進(jìn)行人臉識(shí)別的主要信息依據(jù)。根據(jù)相似程度對(duì)人臉的身份信息進(jìn)行判斷。
對(duì)于人臉這類復(fù)雜的、難以顯示描述的模式基于ANN的方法具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。入工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由多個(gè)神經(jīng)元按照一定的排列順序構(gòu)成的,是一個(gè)非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng),其特色是信息的分布式存儲(chǔ)和并行協(xié)同處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在人臉識(shí)別上的應(yīng)用比起前述幾類方法來有一定的優(yōu)勢(shì),因?yàn)閷?duì)入臉識(shí)別的許多規(guī)律或規(guī)則進(jìn)行顯性的述是相當(dāng)困難的,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法則可以通過學(xué)習(xí)的過程獲得對(duì)這些規(guī)律和規(guī)則的隱性表達(dá),它的適應(yīng)性更強(qiáng),一般也比較容易實(shí)現(xiàn)。支持向量機(jī)(SVW)的方法近年來,支持向量機(jī)是統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)新熱點(diǎn),支持向量機(jī)主要解決的是-個(gè)兩分類問題,它的基本思想是試圖把一個(gè)低維的線性不可分的問題轉(zhuǎn)化成一個(gè)高維的線性可分的問題??梢栽跓o意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像。安徽面部人臉識(shí)別
主流的人臉檢測(cè)方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法。安徽面部人臉識(shí)別
“人臉識(shí)別系統(tǒng)”集成了人工智能、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、**系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種專業(yè)技術(shù),同時(shí)需結(jié)合中間值處理的理論與實(shí)現(xiàn),是生物特征識(shí)別的近新應(yīng)用,其關(guān)鍵技術(shù)的實(shí)現(xiàn),展現(xiàn)了弱人工智能向強(qiáng)人工智能的轉(zhuǎn)化。 傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)主要是基于可見光圖像的人臉識(shí)別,這也是人們熟悉的識(shí)別方式,已有30多年的研發(fā)歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷,尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時(shí),識(shí)別效果會(huì)急劇下降,無法滿足實(shí)際系統(tǒng)的需要。安徽面部人臉識(shí)別
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文章來源地址: http://www.cdcfah.com/cp/2929195.html
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