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人臉識別算法，人臉識別需要用到哪些算法

來源：整理 時間：2023-10-09 07:53:08 編輯：智能門戶 手機版

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1，人臉識別需要用到哪些算法

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

人臉識別需要用到哪些算法

2，人臉識別算法是什么

在檢測到人臉并定位面部關鍵特征點之后，主要的人臉區(qū)域就可以被裁剪出來，經(jīng)過預處理之后，饋入后端的識別算法。識別算法要完成人臉特征的提取，并與庫存的已知人臉進行比對，完成最終的分類。像現(xiàn)在 虹 軟、百 度 都在做人臉識別算法。
在理論研究的同時，我們采用visual ch6.0以及opengl圖形包設計實現(xiàn)了系統(tǒng)平臺faccrecopution，該系統(tǒng)能標定三維人臉的標志點、提取側(cè)輪廓線，從而實現(xiàn)人臉識別，系統(tǒng)應用本論文中提到的算法進行的識別，試驗結(jié)果驗證了算法的可行性。

人臉識別算法是什么

3，人臉識別技術的核心算法是什么

　　人臉識別核心算法包括檢測定位、建模、紋理變換、表情變換、模型統(tǒng)計訓練、識別匹配等關鍵步驟，其中最關鍵的技術包括兩部分：人臉檢測（Face Detect）和人臉識別（Face Identification）。 　　 檢測技術核心稱為：迭代動態(tài)局部特征分析(SDLFA)，它是以國際通用的局域特征分析（LFA）和動態(tài)局域特征分析（DLFA）為基礎，并且針對現(xiàn)實業(yè)務場景進行了全面的算法增強及結(jié)果優(yōu)化，識別技術核心稱為：實時面部特征匹配（RFFM），其識別特征數(shù)據(jù)緊湊，特征算法準確高效，是國際國內(nèi)獨創(chuàng)性的識別技術。

人臉識別技術的核心算法是什么

4，怎么樣進行人臉識別

我來為你闡述一下臉臉識別是人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別，識別的話要擦拭好鏡頭不然模糊識別不出來
恩……對到屏幕一兩秒就可能了
一、人臉識別技術原理分析人臉識別主要分為人臉檢測、特征提取和人臉識別三個過程。1、人臉檢測人臉檢測是指從輸入圖像中檢測并提取人臉圖像，通常采用haar特征和Adaboost算法訓練級聯(lián)分類器對圖像中的每一塊進行分類。如果某一矩形區(qū)域通過了級聯(lián)分類器，則被判別為人臉圖像。
人臉識別技術原理分析 人臉識別主要分為人臉檢測、特征提取和人臉識別三個過程。 1、人臉檢測 人臉檢測是指從輸入圖像中檢測并提取人臉圖像,通常采用haar特征和Adaboost算法訓練級聯(lián)分類器對圖像中的每一塊...2.人臉識別技術特點 人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來,它的唯一性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的...3.人臉識別步驟 人臉識別目前來講具體分為以下幾個步驟: 根據(jù)眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子

5，人臉識別算法的分類

人臉識別法主要集中在二維圖像方面，二維人臉識別主要利用分布在人臉上從低到高80個節(jié)點或標點，通過測量眼睛、顴骨、下巴等之間的間距來進行身份認證。人臉識別算法主要有：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,解決人臉識別過程中的觀察角度、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，可以利用它來進行分類識別。3.子空間分析法：因其具有描述性強、計算代價小、易實現(xiàn)及可分性好等特點，被廣泛地應用于人臉特征提取，成為了當前人臉識別的主流方法之一。4.局部保持投影(Locality Preserving Projections，LPP)是一種新的子空間分析方法，它是非線性方法Laplacian Eigen map的線性近似，既解決了PCA等傳統(tǒng)線性方法難以保持原始數(shù)據(jù)非線性流形的缺點，又解決了非線性方法難以獲得新樣本點低維投影的缺點。5.主成分分析(PCA)PCA模式識別領域一種重要的方法，已被廣泛地應用于人臉識別算法中，基于PCA人臉識別系統(tǒng)在應用中面臨著一個重要障礙：增量學習問題。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、特征臉法(基于KL變換)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡法、支持向量機法、基于積分圖像特征法(adaboost學習)、基于概率模型法。 二維人臉識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，識別的準確度受到很大限制，而這些都是人臉在自然狀態(tài)下會隨時表現(xiàn)出來的。三維人臉識別可以極大的提高識別精度，真正的三維人臉識別是利用深度圖像進行研究，自90年代初期開始，已經(jīng)有了一定的進展。三維人臉識別方法有：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(這些特征點是人工的鑒別出來)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，去恢復頭部姿態(tài)和3D人臉。隨著模型形變的關聯(lián)關系的改變不斷更新姿態(tài)參數(shù)，重復此過程直到最小化尺度達到要求?；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的坐標，而前者只需調(diào)整3D變形模型的參數(shù)。

6，人臉識別的算法

component analysis，Hidden Markov ModeI(HMM) l 引言近十年來，人臉識別的研究有了很大進展。與指紋、語音等其他人體生物特征相比，人臉識別更加直接、友好，在身份識別，視頻檢索，安傘艙控等方面有著廣泛的應用，是當前模式識別和人工智能領域的一個研究熱點【”特征提取在人臉識別中的作用至關重要，如何根據(jù)人的視覺機制提取有效的特征一直是模式識別領域的研究熱點。早期的研究中有人用Gabor小波對大腦皮層的視覺感知細胞的性態(tài)進行建模，即可以把每個視覺細胞看作一個具有一定方向和尺度的Gabor濾波器。當外界刺激(例如圖像信號)輸入到視覺細2004．08．09收到．2005．01．1】改回中國科學院科技創(chuàng)新基金資助課題胞時，視覺細胞的輸出響應就是圖像與Gabor濾波器的卷積，而這個輸出信號經(jīng)大腦的進一步處理后形成最后的認知映像。 http://www.jdl.ac.cn/project/faceId/res-identify.htmhttp://www.cqvip.com/qk/91130A/200603/21450873.html(這個網(wǎng)站里面有很多這方面的參考文獻)
人臉識別的基本方法　　人臉識別的方法很多，以下介紹一些主要的人臉識別方法。(1)幾何特征的人臉識別方法　　幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系(如相互之間的距離)。這些算法識別速度快，需要的內(nèi)存小，但識別率較低。(2)基于特征臉(pca)的人臉識別方法　　特征臉方法是基于kl變換的人臉識別方法，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性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特征矢量，這就是特征臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基于圖像灰度的統(tǒng)計特性的。目前有一些改進型的特征臉方法。(3)神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉識別方法　　神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入可以是降低分辨率的人臉圖像、局部區(qū)域的自相關函數(shù)、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進行訓練，而在許多應用中，樣本數(shù)量是很有限的。(4)彈性圖匹配的人臉識別方法　　彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對于通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，并采用屬性拓撲圖來代表人臉，拓撲圖的任一頂點均包含一特征向量，用來記錄人臉在該頂點位置附近的信息。該方法結(jié)合了灰度特性和幾何因素，在比對時可以允許圖像存在彈性形變，在克服表情變化對識別的影響方面收到了較好的效果，同時對于單個人也不再需要多個樣本進行訓練。(5)線段hausdorff 距離(lhd) 的人臉識別方法　　心理學的研究表明，人類在識別輪廓圖(比如漫畫)的速度和準確度上絲毫不比識別灰度圖差。lhd是基于從人臉灰度圖像中提取出來的線段圖的，它定義的是兩個線段集之間的距離，與眾不同的是，lhd并不建立不同線段集之間線段的一一對應關系，因此它更能適應線段圖之間的微小變化。實驗結(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別效果不好。(6)支持向量機(svm) 的人臉識別方法　　近年來，支持向量機是統(tǒng)計模式識別領域的一個新的熱點，它試圖使得學習機在經(jīng)驗風險和泛化能力上達到一種妥協(xié)，從而提高學習機的性能。支持向量機主要解決的是一個2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。通常的實驗結(jié)果表明svm有較好的識別率，但是它需要大量的訓練樣本(每類300個)，這在實際應用中往往是不現(xiàn)實的。而且支持向量機訓練時間長，方法實現(xiàn)復雜，該函數(shù)的取法沒有統(tǒng)一的理論?！　∪四樧R別的方法很多，當前的一個研究方向是多方法的融合，以提高識別率?！　≡谌四樧R別中，第一類的變化是應該放大而作為區(qū)分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱第一類變化為類間變化，而稱第二類變化為類內(nèi)變化。對于人臉，類內(nèi)變化往往大于類間變化，從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個體變得異常困難。正是基于上述原因，一直到21 世紀初，國外才開始出現(xiàn)人臉識別的商用，但由于人臉識別算法非常復雜，只能采用龐大的服務器，基于強大的計算機平臺。如果可以的話，可以te一下colorreco，更好的技術解答。
1、人體面貌識別技術的內(nèi)容 人體面貌識別技術包含三個部分：（1） 人體面貌檢測 面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復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 首先設計一個或數(shù)個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；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的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉； ③樣品學習法 這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產(chǎn)生分類器；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集中的規(guī)律來進行檢測。⑤特征子臉法 這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測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種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。（2）人體面貌跟蹤 面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態(tài)目標跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結(jié)合的方法。 此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。（3）人體面貌比對 面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，并找出最佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識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 該方法是在庫中存貯若干標準面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關量度量進行匹配。 此外，還有采用模式識別的自相關網(wǎng)絡或特征與模板相結(jié)合的方法。 人體面貌識別技術的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識別算法。”這種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應幾何關系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。2、人體面貌的識別過程 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。 （2）獲取當前的人體面像 即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像，或取照片輸入，并將當前的面像文件生成面紋編碼。 （3）用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對 即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的“面紋編碼”方式是根據(jù)人體面貌臉部的本質(zhì)特征和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調(diào)、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化，具有強大的可靠性，從而使它可以從百萬人中精確地辯認出某個人。 人體面貌的識別過程，利用普通的圖像處理設備就能自動、連續(xù)、實時地完成。
文章TAG：人臉識別識別算法人臉人臉識別算法

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