人臉識(shí)別圖像比較?。和瑯樱捎诓杉瘲l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，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，天津工廠人臉識(shí)別系統(tǒng)，即識(shí)別系統(tǒng)自動(dòng)的檢測和分割出人臉，然后用基于靜態(tài)圖像的識(shí)別方法進(jìn)行識(shí)別，天津工廠人臉識(shí)別系統(tǒng)。對(duì)這類方法的一個(gè)提高是加入了人臉跟上，天津工廠人臉識(shí)別系統(tǒng)。在這類系統(tǒng)中，通過利用姿態(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。人臉識(shí)別被認(rèn)為是生物特征識(shí)別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域較困難的研究課題之一。天津工廠人臉識(shí)別系統(tǒng)

人臉識(shí)別門禁采用分體式設(shè)計(jì)，人臉、指紋和ID卡信息的采集和生物信息識(shí)別及門禁控制內(nèi)外分離，實(shí)用性高、安全可靠。系統(tǒng)采用網(wǎng)絡(luò)信息加密傳輸，支持遠(yuǎn)程進(jìn)行控制和管理，可普遍應(yīng)用于銀行、jun隊(duì)、公檢法、智能樓宇等重點(diǎn)區(qū)域的門禁安全控制。身份辨識(shí)：如電子護(hù)照及身份證。這或許是未來規(guī)模應(yīng)用。在國際民航組織已確定，從2010年4月1日起，其118個(gè)成員國家和地區(qū)，必須使用機(jī)讀護(hù)照，人臉識(shí)別技術(shù)是首推識(shí)別模式，該規(guī)定已經(jīng)成為國際標(biāo)準(zhǔn)。天津工廠人臉識(shí)別系統(tǒng)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。

人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明支持向量機(jī)有較好的識(shí)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(duì)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(duì)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(duì)旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、亮度變化保持不變性，對(duì)視角變化、仿射變換、噪聲也保持一定程度的穩(wěn)定性。

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、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、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。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。

人臉生物識(shí)別技術(shù)已普遍用于jun隊(duì)、銀行、社會(huì)福利保障、電子商務(wù)、安全防務(wù)等領(lǐng)域。例如，一位儲(chǔ)戶走進(jìn)了銀行，他既沒帶銀行卡，也沒有回憶密碼就徑直提款，當(dāng)他在提款機(jī)上提款時(shí)，一臺(tái)攝像機(jī)對(duì)該用戶的眼睛掃描，然后迅速而準(zhǔn)確地完成了用戶身份鑒定，辦理完業(yè)務(wù)。這是美國德克薩斯州聯(lián)合銀行的一個(gè)營業(yè)部中發(fā)生的一個(gè)真實(shí)的鏡頭。而該營業(yè)部所使用的正是現(xiàn)代的生物識(shí)別技術(shù)中的“虹膜識(shí)別系統(tǒng)”。此外，美國“9.11”事件后，反恐活動(dòng)已成為各國的共識(shí)，加強(qiáng)機(jī)場的安全防務(wù)十分重要。提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行搜索匹配。天津工廠人臉識(shí)別系統(tǒng)

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。天津工廠人臉識(shí)別系統(tǒng)

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)分人類個(gè)體是不利的。人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，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，而第二類的變化應(yīng)該消除，因?yàn)樗鼈兛梢员硎就粋€(gè)個(gè)體。天津工廠人臉識(shí)別系統(tǒng)

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