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隨著人臉識(shí)別技術(shù)的快速進(jìn)步以及市場(chǎng)應(yīng)用需求的凸顯以及資本的熱捧,人臉識(shí)別技術(shù)在應(yīng)用場(chǎng)景上也有了很大的突破,不再局限于考勤、門(mén)禁行業(yè)的簡(jiǎn)單應(yīng)用,目前隨著技術(shù)的進(jìn)-步成熟和社會(huì)認(rèn)同度的提高,普遍應(yīng)用于金融、司法、jun隊(duì)、公安、邊檢、航天、電力,人臉識(shí)別小區(qū)門(mén)禁制作企業(yè)、廠、醫(yī)療及眾多企事業(yè)單位等領(lǐng)域。人臉識(shí)別辦法:幾何特征的人臉識(shí)別方法,幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關(guān)系(如相互之間的距離)。這些算法識(shí)別速度快,需要的內(nèi)存小,人臉識(shí)別小區(qū)門(mén)禁制作企業(yè),但識(shí)別率較低,人臉識(shí)別小區(qū)門(mén)禁制作企業(yè)。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。人臉識(shí)別小區(qū)門(mén)禁制作企業(yè)
一般來(lái)說(shuō),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)。系統(tǒng)輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像,以及人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的若干已知身份的人臉圖象或者相應(yīng)的編碼,而其輸出則是一系列相似度得分,表明待識(shí)別的人臉的身份。人臉識(shí)別算法分類:基于人臉特征點(diǎn)的識(shí)別算法(Feature-basedrecognitionalgorithms)?;谡四槇D像的識(shí)別算法(Appearance-basedrecognitionalgorithms)?;谀0宓淖R(shí)別算法(Template-basedrecognitionalgorithms)。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別的算法(Recognitionalgorithmsusingneuralnetwork)。人臉識(shí)別小區(qū)門(mén)禁制作企業(yè)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)。
人臉識(shí)別子空間方法:在人臉識(shí)別中利用的是主元子空間(特征臉),而人臉檢測(cè)利用的是次元子空間(特征臉空間的補(bǔ)空間)。用待檢測(cè)區(qū)域在次元子空間上的投影能量,也即待檢測(cè)區(qū)域到特征臉子空間的距離做為檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量,距離越小表明越像人臉。子空間萬(wàn)法的特點(diǎn)在于簡(jiǎn)便易行,但由于沒(méi)有利用反例樣本信息,對(duì)與人臉類似的物體辨別能力不足??臻g匹配濾波器方法:包括各種模板匹配方法、合成辨別函數(shù)方法等?;谥R(shí)建模的人臉檢測(cè)方法)分布規(guī)則:雖然人臉在外觀上變化很大,但遵循一些幾乎是普遍適用的規(guī)則,如五官的空間位置分布大致符合三庭五眼等。
人臉識(shí)別的人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來(lái),并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。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,Adaboost算法是一種用來(lái)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(qiáng)的分類方法。人臉檢測(cè)過(guò)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(gè)強(qiáng)分類器,再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器,有效地提高這個(gè)分類器的檢測(cè)速度。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。
人臉識(shí)別特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取,也稱人臉表征,它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉特征提取的方法歸納起來(lái)分為兩大類:一種是基于知識(shí)的表征方法;另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法?;谥R(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),其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成,對(duì)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(shí)別人臉的重要特征,這些特征被稱為幾何特征。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)別小區(qū)門(mén)禁制作企業(yè)
臉圖像中包含的模式特征十分豐富,如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征等。人臉識(shí)別小區(qū)門(mén)禁制作企業(yè)
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(guò)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(jué)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。人臉識(shí)別小區(qū)門(mén)禁制作企業(yè)
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