人脸识别是一种识别技术,用于检测保存在数据集中的个人图像的---。 尽管其他身份识别方法可以更准确,但---识别一直是研究的重点,因为它具有非---性质,而且它对于人们来说是一种轻松的个人识别方法。
1、基于几何/基于模板
人脸识别算法分为基于几何或基于模板的算法。基于模板的方法可以使用svm(支持向量机)、pca(主成分分析)、lda(线性判别分析)、核方法或---变换等统计工具构建。基于几何特征的方法主要分析局部人脸特征及其几何关系因此它也被称为基于特征的方法。
2、局部的/整体的
要素之间的关系或功能与整张脸之间的联系并不影响数量,许多研究人员遵循这种方法,试图推断出相关的特征。有些方法尝---眼睛,一些特征的组合等。一些隐马尔可夫模型方法也属于这一类,他们的特征处理在人脸识别中非常有名。
3、基于外貌/基于模型
基于外观的方法显示了一张包含多个图像的脸。被认为是高维向量的图像。该技术通常用于从图像分割中提取特征空间。另一方面,基于模型的方法尝试对人脸进行建模。将新样本实现到模型中,人脸识别厂家,并用模型的参数对图像进行识别。
基于外观的方法可以分为线性和非线性两类。pca、lda、ida用于直接法,而核pca用于非线性方法。另一方面,在基于模型的方法中可分为二维或三维非弹性束图匹配方法。
人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。下面宣城盛宇小编来给大家介绍一下人脸图像采集及检测。
人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过---镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到---的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。
人脸识别技术的优势
1、自然性,人脸识别,就是指通过观察人们所具有的自然性的脸部生物特征来进行身份的确认,识别方式十分便捷,用户不需要携带任何---或额外进行其他操作
2、不易察觉性,被识别的人脸图像信息能够主动获取,可以让被测个体不察觉,人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息,或者是红外线与可见光融合的多光源人脸图像识别技术。这种特殊的采集方式可以不被人察觉,不会陷于被---欺---的境地。
3、非接触性,相比较其他生物识别技术,人脸识别是具有非接触的,用户不需人脸与设备直接来接触的,可以同时满足多人连续进行人脸图像信息的识别和分拣。
4、非侵扰性,人脸识的非接触性也为被采集者带来非侵扰性的体验。对人脸的采集不需要被采集者配合也不用工作人员---。而且人脸属于暴露在外的生物特征,对人脸的识别采集容易被大众接受。
人脸识别技术的劣势
因为人类脸部存在相似性,不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,在加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加识别的难度。还有就是人脸存在易变性,人脸识别技术,人脸的外形很不稳定,可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度人脸的视觉图像也不同。另外,人脸识别还受光照条件、人脸的很多遮盖物、年龄等多方面因素的影响。
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