人脸图像识别算法

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像素数据 2023-08-25
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人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速发展,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术,以求远距离快速确认人员身份,实现智能预警。人脸识别技术,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸,并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。
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人脸识别三大经典算法,分别为:特征脸法(Eigenface)、局部二值模式(LocalBinaryPatterns,LBP)、Fisherface算法。
特征脸技术是近期发展起来的用于人脸或者一般性刚体识别以及其它涉及到人脸处理的一种方法。使用特征脸进行人脸识别的方法首先由Sirovich和Kirby(1987)提出(《Low-dimensionalprocedureforthecharacterizationofhumanfaces》),并由MatthewTurk和AlexPentland用于人脸分类(《Eigenfacesforrecognition》)。
首先把一批人脸图像转换成一个特征向量集,称为“Eigenfaces”,即“特征脸”,它们是最初训练图像集的基本组件。识别的过程是把一副新的图像投影到特征脸子空间,并通过它的投影点在子空间的位置以及投影线的长度来进行判定和识别。
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