人臉識(shí)別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有最前沿的核心算法并使識(shí)別結(jié)果實(shí)用識(shí)別速率和識(shí)別速度；"人臉識(shí)別System"集成了人工智能、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、專家系統(tǒng)、視頻圖像處理等專業(yè)技術(shù)，同時(shí)需要結(jié)合中值處理的理論和實(shí)現(xiàn)，這是一個(gè)生物特征,人臉識(shí)別系統(tǒng)通常由以下積木塊組成:1.人臉檢測,人臉識(shí)別包括:人臉圖像采集、人臉跟蹤檢測、人臉特征提取，不包括-人臉識(shí)別這是一種生物89用攝像機(jī)或攝錄機(jī)捕捉包含人臉和自動(dòng)的圖像或視頻流，在圖像人臉中檢測并跟蹤，然后對(duì)檢測到的人臉進(jìn)行人臉分析。

不包含。人臉 識(shí)別包括:人臉圖像采集、人臉跟蹤檢測、人臉特征提取，不包括-人臉識(shí)別這是一種生物89用攝像機(jī)或攝錄機(jī)捕捉包含人臉和自動(dòng)的圖像或視頻流，在圖像人臉中檢測并跟蹤，然后對(duì)檢測到的人臉進(jìn)行人臉分析。

人臉識(shí)別系統(tǒng)通常由以下積木塊組成:1 .人臉檢測。人臉檢測器用于查找人臉在圖像中的位置。如果有人臉，則返回包含每個(gè)人臉的邊界框的坐標(biāo)。2.人臉對(duì)齊。人臉對(duì)齊的目標(biāo)是使用位于圖像中固定位置的一組參考點(diǎn)來縮放和裁剪人臉圖像。這個(gè)過程通常需要使用一個(gè)特征點(diǎn)檢測器來尋找一組人臉特征點(diǎn)，也就是在簡單2D對(duì)齊的情況下尋找最適合參考點(diǎn)的最佳仿射變換。圖3b和3c示出了使用同一組參考點(diǎn)的兩個(gè)對(duì)準(zhǔn)的圖像。更復(fù)雜的3D對(duì)齊算法(如)也可以實(shí)現(xiàn)人臉的正面化，即將人臉的姿態(tài)調(diào)整到前面。人臉表征。在人臉的表征階段，會(huì)將人臉 image的像素值轉(zhuǎn)換成一個(gè)緊湊的、可區(qū)分的特征向量，也稱為模板。理想情況下，同一主題的所有人臉應(yīng)該被映射到相似的特征向量。3，人臉匹配。在人臉 matching building模塊中，會(huì)對(duì)兩個(gè)模板進(jìn)行比較，得到一個(gè)相似度得分，這個(gè)得分給出了它們屬于同一主體的可能性。

人臉識(shí)別該系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代，80年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展而得到完善，但真正進(jìn)入初級(jí)應(yīng)用階段是在90年代后期，主要由美國、德國和日本的技術(shù)實(shí)現(xiàn)。人臉 識(shí)別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有最前沿的核心算法并使識(shí)別結(jié)果實(shí)用識(shí)別速率和識(shí)別速度；"人臉識(shí)別System "集成了人工智能、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、專家系統(tǒng)、視頻圖像處理等專業(yè)技術(shù)，同時(shí)需要結(jié)合中值處理的理論和實(shí)現(xiàn)，這是一個(gè)生物特征。

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