計(jì)算人臉識(shí)別算法的權(quán)值向量和訓(xùn)練集中每個(gè)人的權(quán)值向量之間的歐式距離，人臉識(shí)別機(jī)器生產(chǎn)廠家，取較小距離所對(duì)應(yīng)的人臉圖像的身份作為測(cè)試人臉圖像的身份。主分量分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行較優(yōu)的表達(dá)。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(gè)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(shí)別方法，通過將樣本線性變換到一個(gè)新的空間，使樣本的類內(nèi)散布程度達(dá)到較小，人臉識(shí)別機(jī)器生產(chǎn)廠家，同時(shí)類間散布程度達(dá)到較大，人臉識(shí)別機(jī)器生產(chǎn)廠家，即有名的Fisher準(zhǔn)則。不容易引起人的注意而不容易被欺騙。人臉識(shí)別機(jī)器生產(chǎn)廠家

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。人臉識(shí)別機(jī)器生產(chǎn)廠家：一類是確認(rèn)，是一對(duì)一進(jìn)行圖像比較的過程，另一類是辨認(rèn)，是一對(duì)多進(jìn)行圖像匹配對(duì)比的過程。

人臉識(shí)別是基于人的面部特征進(jìn)行身份識(shí)別的一項(xiàng)生物識(shí)別技術(shù)，這項(xiàng)技術(shù)通過采集人像、關(guān)鍵點(diǎn)提取，對(duì)人像進(jìn)行預(yù)處理、特征提取、人臉識(shí)別對(duì)比，實(shí)現(xiàn)個(gè)人身份識(shí)別驗(yàn)證的目的。即將實(shí)施的《民法典》詳細(xì)明確個(gè)人信息包括自然人的姓名、出生日期、身份證件號(hào)碼、生物識(shí)別信息、住址、電話號(hào)碼、電子郵箱、健康信息、行蹤信息等。因此，將“人臉”界定為個(gè)人敏感信息是合理的。人臉識(shí)別是基于人的臉部信息，進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)，人臉識(shí)別時(shí)首先判斷是否存在人臉，若存在，則進(jìn)一步給出人臉的大小、位置以及臉部的各個(gè)的信息，依據(jù)這些信息，進(jìn)一步提取出人的特征、身份，并與已存在的人臉，進(jìn)行匹配與識(shí)別。

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。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)別獨(dú)特性好，信息量豐富，適用于在海量特征數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的匹配。多量性，即使少數(shù)的幾個(gè)物體也可以產(chǎn)生大量SIFT特征向量。高速性，經(jīng)優(yōu)化的SIFT匹配算法甚至可以達(dá)到實(shí)時(shí)的要求?？蓴U(kuò)展性，可以很方便的與其他形式的特征向量進(jìn)行聯(lián)合。光照需要建立光照模型，檢測(cè)與定位容易受干擾。姿態(tài)估計(jì)與匹配三維重建；二維圖像的生成。事變的特征提取與消除持久性差；特殊的人群，比如雙胞胎；建立人臉年齡衰老模型，較大限度消除年齡變化的影響。根據(jù)相似程度對(duì)人臉的身份信息進(jìn)行判斷。人臉識(shí)別機(jī)器生產(chǎn)廠家

人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，作為識(shí)別人臉的重要特征。人臉識(shí)別機(jī)器生產(chǎn)廠家

由于彈性圖匹配方法利用小波變換來描述面部特征點(diǎn)的局部信息，因此受光照影響較小。此外，在彈性匹配的過程中，網(wǎng)格的形狀隨著特征點(diǎn)的搜索而不斷變化，因此對(duì)姿態(tài)的變化也具有-定的自適應(yīng)性。該方法的主要缺點(diǎn)是搜索過程中代價(jià)函數(shù)優(yōu)化的計(jì)算量巨大，因而造成識(shí)別速度較慢，導(dǎo)致該方法的實(shí)用性不強(qiáng)。人臉本質(zhì)上是3D空間中的一個(gè)表面，所以原則上用3D模型能更好地表征人臉，特別是處理人臉的各種變化，如姿勢(shì)、光照等。Blanz等人提出了一種基于3D形態(tài)模型的方法，該方法將形狀和紋理用模型參數(shù)編碼，同時(shí)提出了一個(gè)能從單張人臉圖像還原模型參數(shù)的算法。形狀和紋理參數(shù)可用來進(jìn)行人臉的識(shí)別。人臉識(shí)別機(jī)器生產(chǎn)廠家

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