




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:
线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法:心理学的研究表明,人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的,它定义的是两个线段集之间的距离,与众不同的是,LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系,因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明,LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现,但是它在大表情的情况下识别效果不好。
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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,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,人脸识别设备,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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人脸识别技术识别过程
一般分三步:
(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件,并将这些面像文件生成面纹编码贮存起来。
(2)获取当前的***面像。即用摄像机抓取的当前出入人员的面像,或取照片输入,并将当前的面像文件生成面纹编码。
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化,人脸识别,具有强大的可靠性,从而使它可以从百万人中辨认出某个人。人脸的识别过程,利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。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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