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蘭州人臉識別技術介紹幾種常見的識別方法

釋出時間₪₪:2022-07-11      點選次數₪₪:117
   蘭州人臉識別是一種識別技術▩₪▩₪▩,用於檢測儲存在資料集中的個人影象的面部✘•☁。儘管其他身份識別方法可以更準確▩₪▩₪▩,但面部識別一直是研究的重點▩₪▩₪▩,因為它具有非干預性質▩₪▩₪▩,而且它對於人們來說是一種輕鬆的個人識別方法✘•☁。簡述幾種常見的人臉識別方法₪₪:
 
  1₪│₪◕、基於模板匹配的人臉識別方法₪₪:該方法將待處理的人臉影象直接與資料庫中所有的模板進行匹配▩₪▩₪▩,選取匹配最相似的模板影象作為待處理影象的分類✘•☁。但由於資料庫中每個人的模板圖片數量有限▩₪▩₪▩,不可能涵蓋到現實中所有的複雜情況▩₪▩₪▩,而且簡單的模板匹配只利用了相關資訊▩₪▩₪▩,對背景₪│₪◕、光照₪│₪◕、表情等非相關資訊非常敏感✘•☁。因此該方法只適用於理想條件下的人臉識別▩₪▩₪▩,並不適合應用於實際場景✘•☁。
 
  2₪│₪◕、幾何特徵的人臉識別方法₪₪:幾何特徵可以是眼₪│₪◕、鼻₪│₪◕、嘴等的形狀和它們之間的幾何關係(如相互之間的距離)✘•☁。這些演算法識別速度快▩₪▩₪▩,需要的記憶體小▩₪▩₪▩,但與基於模板匹配的方法相似▩₪▩₪▩,由於形狀₪│₪◕、距離等資訊並不能表達出影象中的非線性因素▩₪▩₪▩,導致該方法的可靠性和有效性較低✘•☁。
 
  3₪│₪◕、基於代數特徵的人臉識別方法₪₪:該方法主要透過對待處理圖片的灰度分佈進巧代數變化或矩陣分解來實現✘•☁。常見的方法有₪₪:主成分分析法(PCA)₪│₪◕、線性判別分析法(LDA)及隱馬爾科夫法(HMM)等✘•☁。
 
  4₪│₪◕、基於特徵臉(PCA)的人臉識別方法₪₪:特徵臉方法是基於KL變換的人臉識別方法▩₪▩₪▩,KL變換是影象壓縮的一種*正交變換✘•☁。高維的影象空間經過KL變換後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徵向量▩₪▩₪▩,這就是特徵臉方法的基本思想✘•☁。這些方法需要較多的訓練樣本▩₪▩₪▩,而且完全是基於影象灰度的統計特性的✘•☁。目前有一些改進型的特徵臉方法✘•☁。
 
  5₪│₪◕、神經網路的人臉識別方法₪₪:神經網路的輸入可以是降低解析度的人臉影象₪│₪◕、區域性區域的自相關函式₪│₪◕、區域性紋理的二階矩等✘•☁。這類方法同樣需要較多的樣本進行訓練▩₪▩₪▩,而在許多應用中▩₪▩₪▩,樣本數量是很有限的✘•☁。
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