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人臉識別特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取,也稱人臉表征,它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類:一種是基于知識的表征方法;另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學(xué)習(xí)的表征方法?;谥R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獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù),其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴,安徽人臉識別小區(qū)門禁,安徽人臉識別小區(qū)門禁、下巴等局部構(gòu)成,對這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述,可作為識別人臉的重要特征,這些特征被稱為幾何特征。不同于指紋識別或者虹膜識別,安徽人臉識別小區(qū)門禁,需要利用電子壓力傳感器采集指紋,或者利用紅外線采集虹膜圖像。安徽人臉識別小區(qū)門禁
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)造為一個強分類器,再將訓(xùn)練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器,有效地提高這個分類器的檢測速度。安徽人臉識別小區(qū)門禁在近兩三年發(fā)展迅速,使人臉識別技術(shù)逐漸走向?qū)嵱没?/p>
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)分個體變得異常困難。人臉識別主要用于身份識別。由于視頻監(jiān)控正在快速普及,眾多的視頻監(jiān)控應(yīng)用迫切需要一種遠距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識別技術(shù),以求遠距離快速確認人員身份,實現(xiàn)智能預(yù)警。人臉識別技術(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)控視頻圖象中實時查找人臉,并與人臉數(shù)據(jù)庫進行實時比對,從而實現(xiàn)快速身份識別。
人臉識別的優(yōu)勢體現(xiàn)在哪里呢?我們可以看出指紋和虹膜生物特征識別技術(shù)各個方面都比較好,與指紋、虹膜相比L它們的穩(wěn)定性包括性能都比較好但指紋、虹膜識別技術(shù)需要被識別者在設(shè)備前停留、觸摸,而人臉識別只要人經(jīng)過攝像頭攝像頭就會將大臉拍攝下來,這種識別方式適合在公共場合、特別是人群聚集處使用。與傳統(tǒng)的身份鑒定手段相比,基于人臉生物特征信息的身份鑒定用戶易接受:簡單易用,對用戶無特殊要求。防偽性能好:不易偽造或被盜。"隨身攜帶”:不用擔(dān)心遺漏或丟失,隨時隨地可用。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾,往往不能直接使用。
人臉識別還直精度較贏等優(yōu)點。鑒于人臉識別技術(shù)在個人身份鑒定方面的眾多優(yōu)點,這項技術(shù)可以在很多領(lǐng)域得到應(yīng)用:視頻監(jiān)視系統(tǒng):例如在機場、體育場等公共場所對人群進行監(jiān)視,以達到身份識別的目的。公刑偵破案:通過查詢?nèi)讼駭?shù)據(jù)尋找數(shù)據(jù)庫中是否存在重點人口基本信息。例如在機場或車站安裝系統(tǒng)以抓捕在逃案犯。加強交通管制確認身份證、護照等證件的真?zhèn)危或炞C各類卡的持卡人身份。門系統(tǒng):受安全保護的地區(qū)可以通過人臉識別辨識試圖進入者的身份高級小區(qū)的門禁系統(tǒng)以及家庭安保系統(tǒng)。人臉與人體的其它生物特征一樣與生俱來,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。安徽人臉識別小區(qū)門禁
實時特征識別理論:該理論側(cè)重于人臉實時數(shù)據(jù)的中間值處理。安徽人臉識別小區(qū)門禁
人臉識別實驗結(jié)果表明支持向量機有較好的識別率,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行特征檢測”,并確定芙鍵點的位置和關(guān)鍵點所處的尺度,然后使用關(guān)鍵點鄰域梯度的主方向作為該點的方向特征,以實現(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。安徽人臉識別小區(qū)門禁
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文章來源地址: http://www.cdcfah.com/cp/3078836.html
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