人臉識(shí)別算法，人臉識(shí)別需要用到哪些算法

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-10-09 07:53:08 編輯：智能門(mén)戶(hù) 手機(jī)版

本文目錄一覽

1，人臉識(shí)別需要用到哪些算法
2，人臉識(shí)別算法是什么
3，人臉識(shí)別技術(shù)的核心算法是什么
4，怎么樣進(jìn)行人臉識(shí)別
5，人臉識(shí)別算法的分類(lèi)
6，人臉識(shí)別的算法

1，人臉識(shí)別需要用到哪些算法

但是由于人臉是非線(xiàn)性的，因而后面又出現(xiàn)了流形學(xué)習(xí)的算法、ISOMAP、KPCA目前最普遍的是主成分分析法（PCA），具體有這些、ICA：PCA，PCA這種線(xiàn)性方法往往會(huì)丟失人臉上的許多非線(xiàn)性成分

人臉識(shí)別需要用到哪些算法

2，人臉識(shí)別算法是什么

在檢測(cè)到人臉并定位面部關(guān)鍵特征點(diǎn)之后，主要的人臉區(qū)域就可以被裁剪出來(lái)，經(jīng)過(guò)預(yù)處理之后，饋入后端的識(shí)別算法。識(shí)別算法要完成人臉特征的提取，并與庫(kù)存的已知人臉進(jìn)行比對(duì)，完成最終的分類(lèi)。像現(xiàn)在虹軟、百度都在做人臉識(shí)別算法。

在理論研究的同時(shí)，我們采用visual ch6.0以及opengl圖形包設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)平臺(tái)faccrecopution，該系統(tǒng)能標(biāo)定三維人臉的標(biāo)志點(diǎn)、提取側(cè)輪廓線(xiàn)，從而實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別，系統(tǒng)應(yīng)用本論文中提到的算法進(jìn)行的識(shí)別，試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的可行性。

人臉識(shí)別算法是什么

3，人臉識(shí)別技術(shù)的核心算法是什么

　　人臉識(shí)別核心算法包括檢測(cè)定位、建模、紋理變換、表情變換、模型統(tǒng)計(jì)訓(xùn)練、識(shí)別匹配等關(guān)鍵步驟，其中最關(guān)鍵的技術(shù)包括兩部分：人臉檢測(cè)（Face Detect）和人臉識(shí)別（Face Identification）。　　檢測(cè)技術(shù)核心稱(chēng)為：迭代動(dòng)態(tài)局部特征分析(SDLFA)，它是以國(guó)際通用的局域特征分析（LFA）和動(dòng)態(tài)局域特征分析（DLFA）為基礎(chǔ)，并且針對(duì)現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行了全面的算法增強(qiáng)及結(jié)果優(yōu)化，識(shí)別技術(shù)核心稱(chēng)為：實(shí)時(shí)面部特征匹配（RFFM），其識(shí)別特征數(shù)據(jù)緊湊，特征算法準(zhǔn)確高效，是國(guó)際國(guó)內(nèi)獨(dú)創(chuàng)性的識(shí)別技術(shù)。

人臉識(shí)別技術(shù)的核心算法是什么

4，怎么樣進(jìn)行人臉識(shí)別

我來(lái)為你闡述一下臉臉識(shí)別是人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別，識(shí)別的話(huà)要擦拭好鏡頭不然模糊識(shí)別不出來(lái)

恩……對(duì)到屏幕一兩秒就可能了

一、人臉識(shí)別技術(shù)原理分析人臉識(shí)別主要分為人臉檢測(cè)、特征提取和人臉識(shí)別三個(gè)過(guò)程。1、人臉檢測(cè)人臉檢測(cè)是指從輸入圖像中檢測(cè)并提取人臉圖像，通常采用haar特征和Adaboost算法訓(xùn)練級(jí)聯(lián)分類(lèi)器對(duì)圖像中的每一塊進(jìn)行分類(lèi)。如果某一矩形區(qū)域通過(guò)了級(jí)聯(lián)分類(lèi)器，則被判別為人臉圖像。

人臉識(shí)別技術(shù)原理分析人臉識(shí)別主要分為人臉檢測(cè)、特征提取和人臉識(shí)別三個(gè)過(guò)程。 1、人臉檢測(cè) 人臉檢測(cè)是指從輸入圖像中檢測(cè)并提取人臉圖像,通常采用haar特征和Adaboost算法訓(xùn)練級(jí)聯(lián)分類(lèi)器對(duì)圖像中的每一塊...2.人臉識(shí)別技術(shù)特點(diǎn) 人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來(lái),它的唯一性和不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒別提供了必要的...3.人臉識(shí)別步驟人臉識(shí)別目前來(lái)講具體分為以下幾個(gè)步驟: 根據(jù)眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子

5，人臉識(shí)別算法的分類(lèi)

人臉識(shí)別法主要集中在二維圖像方面，二維人臉識(shí)別主要利用分布在人臉上從低到高80個(gè)節(jié)點(diǎn)或標(biāo)點(diǎn)，通過(guò)測(cè)量眼睛、顴骨、下巴等之間的間距來(lái)進(jìn)行身份認(rèn)證。人臉識(shí)別算法主要有：1.基于模板匹配的方法:模板分為二維模板和三維模板，核心思想:利用人的臉部特征規(guī)律建立一個(gè)立體可調(diào)的模型框架,在定位出人的臉部位置后用模型框架定位和調(diào)整人的臉部特征部位,解決人臉識(shí)別過(guò)程中的觀察角度、遮擋和表情變化等因素影響。2.基于奇異值特征方法：人臉圖像矩陣的奇異值特征反映了圖像的本質(zhì)屬性，可以利用它來(lái)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。3.子空間分析法：因其具有描述性強(qiáng)、計(jì)算代價(jià)小、易實(shí)現(xiàn)及可分性好等特點(diǎn)，被廣泛地應(yīng)用于人臉特征提取，成為了當(dāng)前人臉識(shí)別的主流方法之一。4.局部保持投影(Locality Preserving Projections，LPP)是一種新的子空間分析方法，它是非線(xiàn)性方法Laplacian Eigen map的線(xiàn)性近似，既解決了PCA等傳統(tǒng)線(xiàn)性方法難以保持原始數(shù)據(jù)非線(xiàn)性流形的缺點(diǎn)，又解決了非線(xiàn)性方法難以獲得新樣本點(diǎn)低維投影的缺點(diǎn)。5.主成分分析(PCA)PCA模式識(shí)別領(lǐng)域一種重要的方法，已被廣泛地應(yīng)用于人臉識(shí)別算法中，基于PCA人臉識(shí)別系統(tǒng)在應(yīng)用中面臨著一個(gè)重要障礙：增量學(xué)習(xí)問(wèn)題。增量PCA算法由新增樣本重構(gòu)最為重要 PCS，但該方法隨著樣本的增加，需要不斷舍棄一些不重要PC，以維持子空間維數(shù)不變，因而該方法精度稍差。6.其他方法：彈性匹配方法、特征臉?lè)?基于KL變換)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法、基于積分圖像特征法(adaboost學(xué)習(xí))、基于概率模型法。二維人臉識(shí)別方法的最大不足是在面臨姿態(tài)、光照條件不同、表情變化以及臉部化妝等方面較為脆弱，識(shí)別的準(zhǔn)確度受到很大限制，而這些都是人臉在自然狀態(tài)下會(huì)隨時(shí)表現(xiàn)出來(lái)的。三維人臉識(shí)別可以極大的提高識(shí)別精度，真正的三維人臉識(shí)別是利用深度圖像進(jìn)行研究，自90年代初期開(kāi)始，已經(jīng)有了一定的進(jìn)展。三維人臉識(shí)別方法有：1.基于圖像特征的方法：采取了從3D結(jié)構(gòu)中分離出姿態(tài)的算法。首先匹配人臉整體的尺寸輪廓和三維空間方向；然后，在保持姿態(tài)固定的情況下，去作臉部不同特征點(diǎn)(這些特征點(diǎn)是人工的鑒別出來(lái))的局部匹配。2.基于模型可變參數(shù)的方法：使用將通用人臉模型的3D變形和基于距離映射的矩陣迭代最小相結(jié)合，去恢復(fù)頭部姿態(tài)和3D人臉。隨著模型形變的關(guān)聯(lián)關(guān)系的改變不斷更新姿態(tài)參數(shù)，重復(fù)此過(guò)程直到最小化尺度達(dá)到要求?；谀Ｐ涂勺儏?shù)的方法與基于圖像特征的方法的最大區(qū)別在于：后者在人臉姿態(tài)每變化一次后，需要重新搜索特征點(diǎn)的坐標(biāo)，而前者只需調(diào)整3D變形模型的參數(shù)。

6，人臉識(shí)別的算法

component analysis，Hidden Markov ModeI(HMM) l 引言近十年來(lái)，人臉識(shí)別的研究有了很大進(jìn)展。與指紋、語(yǔ)音等其他人體生物特征相比，人臉識(shí)別更加直接、友好，在身份識(shí)別，視頻檢索，安傘艙控等方面有著廣泛的應(yīng)用，是當(dāng)前模式識(shí)別和人工智能領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)【”特征提取在人臉識(shí)別中的作用至關(guān)重要，如何根據(jù)人的視覺(jué)機(jī)制提取有效的特征一直是模式識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。早期的研究中有人用Gabor小波對(duì)大腦皮層的視覺(jué)感知細(xì)胞的性態(tài)進(jìn)行建模，即可以把每個(gè)視覺(jué)細(xì)胞看作一個(gè)具有一定方向和尺度的Gabor濾波器。當(dāng)外界刺激(例如圖像信號(hào))輸入到視覺(jué)細(xì)2004．08．09收到．2005．01．1】改回中國(guó)科學(xué)院科技創(chuàng)新基金資助課題胞時(shí)，視覺(jué)細(xì)胞的輸出響應(yīng)就是圖像與Gabor濾波器的卷積，而這個(gè)輸出信號(hào)經(jīng)大腦的進(jìn)一步處理后形成最后的認(rèn)知映像。 http://www.jdl.ac.cn/project/faceId/res-identify.htmhttp://www.cqvip.com/qk/91130A/200603/21450873.html(這個(gè)網(wǎng)站里面有很多這方面的參考文獻(xiàn))

人臉識(shí)別的基本方法　　人臉識(shí)別的方法很多，以下介紹一些主要的人臉識(shí)別方法。(1)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，但識(shí)別率較低。(2)基于特征臉(pca)的人臉識(shí)別方法　　特征臉?lè)椒ㄊ腔趉l變換的人臉識(shí)別方法，kl變換是圖像壓縮的一種最優(yōu)正交變換。高維的圖像空間經(jīng)過(guò)kl變換后得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線(xiàn)性空間。如果假設(shè)人臉在這些低維線(xiàn)性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識(shí)別的特征矢量，這就是特征臉?lè)椒ǖ幕舅枷?。這些方法需要較多的訓(xùn)練樣本，而且完全是基于圖像灰度的統(tǒng)計(jì)特性的。目前有一些改進(jìn)型的特征臉?lè)椒ā?3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入可以是降低分辨率的人臉圖像、局部區(qū)域的自相關(guān)函數(shù)、局部紋理的二階矩等。這類(lèi)方法同樣需要較多的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，而在許多應(yīng)用中，樣本數(shù)量是很有限的。(4)彈性圖匹配的人臉識(shí)別方法　　彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對(duì)于通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，并采用屬性拓?fù)鋱D來(lái)代表人臉，拓?fù)鋱D的任一頂點(diǎn)均包含一特征向量，用來(lái)記錄人臉在該頂點(diǎn)位置附近的信息。該方法結(jié)合了灰度特性和幾何因素，在比對(duì)時(shí)可以允許圖像存在彈性形變，在克服表情變化對(duì)識(shí)別的影響方面收到了較好的效果，同時(shí)對(duì)于單個(gè)人也不再需要多個(gè)樣本進(jìn)行訓(xùn)練。(5)線(xiàn)段hausdorff 距離(lhd) 的人臉識(shí)別方法　　心理學(xué)的研究表明，人類(lèi)在識(shí)別輪廓圖(比如漫畫(huà))的速度和準(zhǔn)確度上絲毫不比識(shí)別灰度圖差。lhd是基于從人臉灰度圖像中提取出來(lái)的線(xiàn)段圖的，它定義的是兩個(gè)線(xiàn)段集之間的距離，與眾不同的是，lhd并不建立不同線(xiàn)段集之間線(xiàn)段的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，因此它更能適應(yīng)線(xiàn)段圖之間的微小變化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，lhd在不同光照條件下和不同姿態(tài)情況下都有非常出色的表現(xiàn)，但是它在大表情的情況下識(shí)別效果不好。(6)支持向量機(jī)(svm) 的人臉識(shí)別方法　　近年來(lái)，支持向量機(jī)是統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)新的熱點(diǎn)，它試圖使得學(xué)習(xí)機(jī)在經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和泛化能力上達(dá)到一種妥協(xié)，從而提高學(xué)習(xí)機(jī)的性能。支持向量機(jī)主要解決的是一個(gè)2分類(lèi)問(wèn)題，它的基本思想是試圖把一個(gè)低維的線(xiàn)性不可分的問(wèn)題轉(zhuǎn)化成一個(gè)高維的線(xiàn)性可分的問(wèn)題。通常的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明svm有較好的識(shí)別率，但是它需要大量的訓(xùn)練樣本(每類(lèi)300個(gè))，這在實(shí)際應(yīng)用中往往是不現(xiàn)實(shí)的。而且支持向量機(jī)訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)，方法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，該函數(shù)的取法沒(méi)有統(tǒng)一的理論?！　∪四樧R(shí)別的方法很多，當(dāng)前的一個(gè)研究方向是多方法的融合，以提高識(shí)別率?！　≡谌四樧R(shí)別中，第一類(lèi)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(lèi)的變化應(yīng)該消除，因?yàn)樗鼈兛梢源硗粋€(gè)個(gè)體。通常稱(chēng)第一類(lèi)變化為類(lèi)間變化，而稱(chēng)第二類(lèi)變化為類(lèi)內(nèi)變化。對(duì)于人臉，類(lèi)內(nèi)變化往往大于類(lèi)間變化，從而使在受類(lèi)內(nèi)變化干擾的情況下利用類(lèi)間變化區(qū)分個(gè)體變得異常困難。正是基于上述原因，一直到21 世紀(jì)初，國(guó)外才開(kāi)始出現(xiàn)人臉識(shí)別的商用，但由于人臉識(shí)別算法非常復(fù)雜，只能采用龐大的服務(wù)器，基于強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)平臺(tái)。如果可以的話(huà)，可以te一下colorreco，更好的技術(shù)解答。

1、人體面貌識(shí)別技術(shù)的內(nèi)容人體面貌識(shí)別技術(shù)包含三個(gè)部分：（1）人體面貌檢測(cè) 面貌檢測(cè)是指在動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：①參考模板法首先設(shè)計(jì)一個(gè)或數(shù)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板，然后計(jì)算測(cè)試采集的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度，并通過(guò)閾值來(lái)判斷是否存在人臉；②人臉規(guī)則法由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測(cè)試樣品是否包含人臉； ③樣品學(xué)習(xí)法這種方法即采用模式識(shí)別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，即通過(guò)對(duì)面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類(lèi)器；④膚色模型法這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對(duì)集中的規(guī)律來(lái)進(jìn)行檢測(cè)。⑤特征子臉?lè)? 這種方法是將所有面像集合視為一個(gè)面像子空間，并基于檢測(cè)樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。值得提出的是，上述5種方法在實(shí)際檢測(cè)系統(tǒng)中也可綜合采用。（2）人體面貌跟蹤面貌跟蹤是指對(duì)被檢測(cè)到的面貌進(jìn)行動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運(yùn)動(dòng)與模型相結(jié)合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡(jiǎn)單而有效的手段。（3）人體面貌比對(duì) 面貌比對(duì)是對(duì)被檢測(cè)到的面貌像進(jìn)行身份確認(rèn)或在面像庫(kù)中進(jìn)行目標(biāo)搜索。這實(shí)際上就是說(shuō)，將采樣到的面像與庫(kù)存的面像依次進(jìn)行比對(duì)，并找出最佳的匹配對(duì)象。所以，面像的描述決定了面像識(shí)別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：①特征向量法該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計(jì)算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。②面紋模板法該方法是在庫(kù)中存貯若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像器官模板，在進(jìn)行比對(duì)時(shí)，將采樣面像所有象素與庫(kù)中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進(jìn)行匹配。此外，還有采用模式識(shí)別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。人體面貌識(shí)別技術(shù)的核心實(shí)際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識(shí)別算法。”這種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對(duì)應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識(shí)別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中所有的原始參數(shù)進(jìn)行比較、判斷與確認(rèn)。一般要求判斷時(shí)間低于1秒。2、人體面貌的識(shí)別過(guò)程一般分三步：（1）首先建立人體面貌的面像檔案。即用攝像機(jī)采集單位人員的人體面貌的面像文件或取他們的照片形成面像文件，并將這些面像文件生成面紋（Faceprint）編碼貯存起來(lái)。（2）獲取當(dāng)前的人體面像即用攝像機(jī)捕捉的當(dāng)前出入人員的面像，或取照片輸入，并將當(dāng)前的面像文件生成面紋編碼。（3）用當(dāng)前的面紋編碼與檔案庫(kù)存的比對(duì) 即將當(dāng)前的面像的面紋編碼與檔案庫(kù)存中的面紋編碼進(jìn)行檢索比對(duì)。上述的“面紋編碼”方式是根據(jù)人體面貌臉部的本質(zhì)特征和開(kāi)頭來(lái)工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線(xiàn)、皮膚色調(diào)、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化，具有強(qiáng)大的可靠性，從而使它可以從百萬(wàn)人中精確地辯認(rèn)出某個(gè)人。人體面貌的識(shí)別過(guò)程，利用普通的圖像處理設(shè)備就能自動(dòng)、連續(xù)、實(shí)時(shí)地完成。

强奸久久久久久久|草草浮力在线影院|手机成人无码av|亚洲精品狼友视频|国产国模精品一区|久久成人中文字幕|超碰在线视屏免费|玖玖欧洲一区二区|欧美精品无码一区|日韩无遮一区二区

人臉識(shí)別算法，人臉識(shí)別需要用到哪些算法

本文目錄一覽

1，人臉識(shí)別需要用到哪些算法

2，人臉識(shí)別算法是什么

3，人臉識(shí)別技術(shù)的核心算法是什么

4，怎么樣進(jìn)行人臉識(shí)別

5，人臉識(shí)別算法的分類(lèi)

6，人臉識(shí)別的算法

最近更新

相關(guān)文章

問(wèn)答最新文章

產(chǎn)品排行榜推薦

問(wèn)答排行榜精選

問(wèn)答文章排行榜

熱門(mén)標(biāo)簽

强奸久久久久久久|草草浮力在线影院|手机成人无码av|亚洲精品狼友视频|国产国模精品一区|久久成人中文字幕|超碰在线视屏免费|玖玖欧洲一区二区|欧美精品无码一区|日韩无遮一区二区

人臉識(shí)別算法，人臉識(shí)別需要用到哪些算法

本文目錄一覽

1，人臉識(shí)別需要用到哪些算法

2，人臉識(shí)別算法是什么

3，人臉識(shí)別技術(shù)的核心算法是什么

4，怎么樣進(jìn)行人臉識(shí)別

5，人臉識(shí)別算法的分類(lèi)

6，人臉識(shí)別的算法

最近更新

相關(guān)文章

問(wèn)答最新文章

產(chǎn)品排行榜推薦

問(wèn)答排行榜精選

問(wèn)答文章排行榜

熱門(mén)標(biāo)簽

2，人臉識(shí)別算法是什么

3，人臉識(shí)別技術(shù)的核心算法是什么

4，怎么樣進(jìn)行人臉識(shí)別

5，人臉識(shí)別算法的分類(lèi)

6，人臉識(shí)別的算法