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              發布時間:2020-12-20 06:40  

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              主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法,Adaboost算法是一種用來分類的方法,它把一些比較弱的分類方法合在一起,組合出新的很強的分類方法。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些1能代表人臉的矩形特征(弱分類器),按照加權投1票的方式將弱分類器構造為一個強分類器,再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器,有效地提高分類器的檢測速度。




              基于知識的表征方法主要是根據人臉器1官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據,其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成,對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述,可作為識別人臉的重要特征,這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。




              人臉識別主要用于身份識別。由于視頻監控正在快速普及,眾多的視頻監控應用迫切需要一種遠距離、用戶非配合狀態下的快速身份識別技術,以求遠距離快速確認人員身份,實現智能預警。人臉識別技術無疑是1佳的選擇,采用快速人臉檢測技術可以從監控視頻圖象中實時查找人臉,并與人臉數據庫進行實時比對,從而實現快速身份識別。




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