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人臉識別不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要,這會使該識別方法不令人反感,并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺騙。人臉識別具有這方面的特點,它完全利用可見光獲取人臉圖像信息,而不同于指紋識別或者虹膜識別,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,這些特殊的采集方式很容易被人察覺,從而更有可能被偽裝欺騙,南京人臉識別閘機報價。人臉識別被認為是生物特征識別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域較困難的研究課題之一。人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。臉圖像中包含的模式特征十分豐富,南京人臉識別閘機報價,如直方圖特征,南京人臉識別閘機報價、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征等。南京人臉識別閘機報價
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學習算法,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。南京人臉識別閘機報價人臉識別不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要,這會使該識別方法不令人反感。
對于人臉這類復雜的、難以顯示描述的模式基于ANN的方法具有獨特的優(yōu)勢。入工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由多個神經(jīng)元按照一定的排列順序構(gòu)成的,是一個非線性動力學系統(tǒng),其特色是信息的分布式存儲和并行協(xié)同處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在人臉識別上的應(yīng)用比起前述幾類方法來有一定的優(yōu)勢,因為對入臉識別的許多規(guī)律或規(guī)則進行顯性的述是相當困難的,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法則可以通過學習的過程獲得對這些規(guī)律和規(guī)則的隱性表達,它的適應(yīng)性更強,一般也比較容易實現(xiàn)。支持向量機(SVW)的方法近年來,支持向量機是統(tǒng)計模式識別領(lǐng)域的一個新熱點,支持向量機主要解決的是-個兩分類問題,它的基本思想是試圖把一個低維的線性不可分的問題轉(zhuǎn)化成一個高維的線性可分的問題。
美國已經(jīng)要求和它有出入免簽證協(xié)議的國家在2006年10月26日之前必須使用結(jié)合了人臉指紋等生物特征的電子護照系統(tǒng),到2006年底已經(jīng)有50多個國家實現(xiàn)了這樣的系統(tǒng)。美國運輸安全署(TransportationSecurityAdministration)計劃在全美推廣一項基于生物特征的國內(nèi)通用旅行證件。歐洲很多國家也在計劃或者正在實施類似的計劃,用包含生物特征的證件對旅客進行識別和管理。中國的電子護照計劃公安部一所正在加緊規(guī)劃和實施??稍跈C場、體育場、超級市場等公共場所對人群進行監(jiān)視,例如在機場安裝監(jiān)視系統(tǒng)以防止壞人分子登機。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>
人臉識別是一個活躍的研究領(lǐng)域,是人類視覺較杰出的能力之一。人臉識別的準確性要低于虹膜、指紋的識別無侵害性,對用戶較自然、較直觀容易被接受。人臉識別,特指利用分析比較的計算機技術(shù)。人臉識別是一項熱門的計算機技術(shù)研究領(lǐng)域,人臉追蹤偵測,自動調(diào)整影像放大,夜間紅外偵測,自動調(diào)整曝光強度;它屬于生物特征識別技術(shù),是對生物體(一般特指人)本身的生物特征來區(qū)分生物體個體。人臉識別技術(shù)是基于人的臉部特征,對輸入的人臉圖像或者視頻流 首先判斷其是否存在人臉,如果存在人臉,則進一步的給出每個臉的位置、大小和各個主要面部的位置信息?,F(xiàn)有的人臉識別系統(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。福建技術(shù)人臉識別公司
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。南京人臉識別閘機報價
計算人臉識別算法的權(quán)值向量和訓練集中每個人的權(quán)值向量之間的歐式距離,取較小距離所對應(yīng)的人臉圖像的身份作為測試人臉圖像的身份。主分量分析是一種無監(jiān)督學習方法,主分量是指向數(shù)據(jù)能量分布較大的軸線方向,因此可以從較小均方誤差意義下對數(shù)據(jù)進行較優(yōu)的表達。但是就分類任務(wù)而言,由主分量分析得到的特征卻不能保證可以將各個類別較好地區(qū)分開來。線性鑒別分析是一-種有名的模式識別方法,通過將樣本線性變換到一個新的空間,使樣本的類內(nèi)散布程度達到較小,同時類間散布程度達到較大,即有名的Fisher準則。南京人臉識別閘機報價
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文章來源地址: http://www.cdcfah.com/cp/3118630.html
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