人脸识别-慧美鑫业-人脸识别消费

人脸识别的方法

人脸识别的方法很多，主要的人脸识别方法有：

（1）几何特征的人脸识别方法：几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。

（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法：特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种优质正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，人脸识别，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，人脸识别消费，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。

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人脸识别技术

人脸识别技术包含三个部分：人脸检测、人脸跟踪、人脸比对

其中人脸检测如下：

面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：

①参考模板法

首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；

②人脸规则法

由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；

③样品学习法

这种方法即采用模式识别中人工***网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；

④肤色模型法

这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

⑤特征子脸法

这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。

值得提出的是，人脸识别签到，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。

慧美人脸识别仪是基于此技术打造的一款适用于广大用户的产品。

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人脸识别的方法

人脸识别的方法很多，主要的人脸识别方法有：

支持向量机(SVM) 的人脸识别方法：支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，园区人脸识别，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本（每类300个），这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。

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