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人脸识别系统算法难点分析科普

时间:2020-06-29来源:慧美华体会官网编辑:慧美科技 点击:

人脸识别(Facial Recognition),概况   就是经过视频收集设备获取用户的面部图画,再利用中心的算法对其脸部的五官方位、脸型和角度进行核算剖析,然后和自身数据库里已有的范本进行比对,后判别出用户的真实身份。人脸识别系统技术根据部分特征区域的单练习样本人脸识别算法。第一步,需要对部分区域进行界说;第二步,人脸部分区域特征的提取,根据经过样本练习后得到的改换矩阵将人脸图画向量映射为人脸特征向量;第三步,部分特征选择(可选);后一步是进行分类。分类器多选用组合分类器的形式,每个部分特征 对应一个分类器,后可用投票或线性加权等办法得到终辨认成果。 人脸辨认归纳运用了数字图画/视频处理、形式辨认、核算机视觉等多种技术,中心技 术是人脸辨认算法。人脸辨认的算法有 4 种:根据人脸特征点的辨认算法、根据整幅 人脸图画的辨认算法、根据模板的辨认算法、利用神经网络进行辨认的算法。


 

作为人脸识别系统算法的第一步,人脸识别所进行的作业是将人脸从图画布景中检测出来,因为受图画布景、亮度改变以及人的头部姿态等因素影响使人脸检测成为一项复杂研究内容。检测定位:检测是判别一幅图画中是否存在人脸,定位则是给出人脸在图画中的方位。定位后得到的脸部图画信息是丈量空间的形式,要进行辨认作业,首先要将丈量空间中的数据映射到特征空间中。选用主分量剖析办法,原理是将一高维向量,经过一个特别的特征向量矩阵,投影到一个低维的向量空间中,表征为一个低维向量,并且只是丢失一些次要信息。经过对经过检测和定位过的人脸图画进行特征提取操作能够到达下降图画维数,然后能够减小辨认核算量,进步辨认精度的效果。人脸辨认系统选用根据特征脸的主 成分剖析法(PCA),根据一组人脸练习样本结构主元子空间,检测时,将测试图画投影到 主元空间上,得到一组投影系数,再和各已知的人脸图画形式比较,然后得到检测成果。

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