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      人臉識別都有哪些識別方法

      日期:2018-09-29 / 人氣: / 來源:道爾智控

      第一、幾何特征的人臉識別方法:幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系(如相互之間的距離)。這些算法識別速度快,需要的內存小,但識別率較低。
       
      第二、基于特征臉(PCA)的人臉識別方法:特征臉方法是基于KL變換的人臉識別方法,KL變換是圖像壓縮的一種最優正交變換。高維的圖像空間經過KL變換后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征矢量,這就是特征臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本,而且完全是基于圖像灰度的統計特性的。目前有一些改進型的特征臉方法。
       
      第三、神經網絡的人臉識別方法:神經網絡的輸入可以是降低分辨率的人臉圖像、局部區域的自相關函數、局部紋理的二階矩等。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。
       
      第四、彈性圖匹配的人臉識別方法:彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對于通常的人臉變形具有一定的不變性的距離,并采用屬性拓撲圖來代表人臉,拓撲圖的任一頂點均包含一特征向量,用來記錄人臉在該頂點位置附近的信息。該方法結合了灰度特性和幾何因素,在比對時可以允許圖像存在彈性形變,在克服表情變化對識別的影響方面收到了較好的效果,同時對于單個人也不再需要多個樣本進行訓練。

      作者:道爾智控


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