銅陵火車站人臉識(shí)別優(yōu)選企業(yè)【蕪湖一路機(jī)電】

發(fā)布時(shí)間：2020-12-14 15:20

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人臉識(shí)別的工作原理

人臉識(shí)別顧名思義就是識(shí)別人臉的系統(tǒng)，人臉識(shí)別系統(tǒng)采用區(qū)域特征分析算法，融合計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理于一體，利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點(diǎn)，利用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理進(jìn)行分析建立數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)在大規(guī)模人臉圖像數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行人臉檢索。從各種采集源獲取的人臉圖像可以迅速地與預(yù)先存儲(chǔ)的數(shù)以千萬計(jì)的圖像數(shù)據(jù)庫如逃犯照片庫、失蹤人口照片庫、常住人口照片庫等）完成比較，返回一個(gè)包含若干相似人臉圖像的匹配列表。支持照片比照片、視頻流比照片、視頻流比視頻流等多種方式。可以實(shí)現(xiàn)在局域網(wǎng)、內(nèi)部網(wǎng)、Internet上進(jìn)行照片比對和身份確認(rèn)。

人臉識(shí)別的研究不斷深入，研究者開始關(guān)注面向真實(shí)條件的人臉識(shí)別問題，主要包括以下四個(gè)方面的研究：

1）提出不同的人臉空間模型，包括以線性判別分析為代表的線性建模方法，以Kernel方法為代表的非線性建模方法和基于3D信息的3D人臉識(shí)別方法。

2）深入分析和研究影響人臉識(shí)別的因素，包括光照不變?nèi)四樧R(shí)別、姿態(tài)不變?nèi)四樧R(shí)別和表情不變?nèi)四樧R(shí)別等。

3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face, LBP Face等）和深度學(xué)習(xí)方法。

4）利用新的數(shù)據(jù)源，例如基于視頻的人臉識(shí)別和基于素描、近紅外圖像的人臉識(shí)別。

人臉識(shí)別，是視覺模式識(shí)別的一個(gè)細(xì)分問題，也大概是蕞難解決的一個(gè)問題。其實(shí)我們?nèi)嗣繒r(shí)每刻都在進(jìn)行視覺模式識(shí)別，我們通過眼睛獲得視覺信息，這些信息經(jīng)過大腦的處理被識(shí)別為有意義的概念。于是我們知道了放在我們面前的是水杯、書本，還是什么別的東西。

我們也無時(shí)無刻不在進(jìn)行人臉識(shí)別，我們每天生活中遇到無數(shù)的人，從中認(rèn)出那些熟人，和他們打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。