人脸识别是怎么实现的?
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人脸识别系统通常由以下构建模块组成
1、人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置,如果有人脸,就返回包含每张人脸的边界框的坐标。
2、人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点,在简单的 2D 对齐情况中,即为寻找最适合参考点的最佳仿射变换。图 3b 和 3c 展示了两张使用了同一组参考点对齐后的人脸图像。更复杂的 3D 对齐算法(如 [16])还能实现人脸正面化,即将人脸的姿势调整到正面向前。人脸表征。在人脸表征阶段,人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量,这也被称为模板(template)。理想情况下,同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。
3、人脸匹配。在人脸匹配构建模块中,两个模板会进行比较,从而得到一个相似度分数,该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。
1、人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置,如果有人脸,就返回包含每张人脸的边界框的坐标。
2、人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点,在简单的 2D 对齐情况中,即为寻找最适合参考点的最佳仿射变换。图 3b 和 3c 展示了两张使用了同一组参考点对齐后的人脸图像。更复杂的 3D 对齐算法(如 [16])还能实现人脸正面化,即将人脸的姿势调整到正面向前。人脸表征。在人脸表征阶段,人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量,这也被称为模板(template)。理想情况下,同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。
3、人脸匹配。在人脸匹配构建模块中,两个模板会进行比较,从而得到一个相似度分数,该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。
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人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,其中包括人脸追踪侦测,自动调整影像放大,夜间红外侦测,自动调整曝光强度等技术。
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2020-06-13
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人脸识别系统主要分为两大类:1对1人脸比对,1对N人脸匹配。
1对1人脸比对:火车站飞机场等场所都已经使用上人脸识别系统了。
1对N人脸匹配:比如监控系统。
总而言之,人脸识别系统的原理就是比对两个人脸的差异度,而差异度的评价依靠提取的人脸特征点,所谓特征点就是嘴的大小了,鼻子的形状了等可量化的特征,从而完成人脸识别。
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2019-10-25 · 勇创新、重协作、优服务、精细节
厦门云脉技术有限公司
厦门云脉是一家专注多平台光学字符识别技术(Optical Character Recognition,简称OCR)的研发与运用,同时在移动App、手机信息网络/PC同步及管理技术方面处于领先地位的高新技术企业。
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人脸识别一般是对人脸使用摄像头/摄像机采集视频流/图像数据,并自动在图像数据中跟踪和检测人脸,从而对检测到的人脸进行脸部比对的一系列相关技术,也可以叫做面部识别、人像识别、脸部识别。
像云脉人脸识别可对人脸三维朝向,做精准到“度”的判断,采集到的最优人脸照片经过灰度归一化、二值化处理后,通过人脸特征值算法提取特征值,然后建模入库。现场或线上采集照片与其本人证件照进行特征值比对,从而判定是否为本人持证。
像云脉人脸识别可对人脸三维朝向,做精准到“度”的判断,采集到的最优人脸照片经过灰度归一化、二值化处理后,通过人脸特征值算法提取特征值,然后建模入库。现场或线上采集照片与其本人证件照进行特征值比对,从而判定是否为本人持证。
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人脸识别主要有人脸检测、特征提取、人脸分类三个过程来实现。如果想做人脸识别可以找WakeData
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