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人脸识别系统
人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据,其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,人脸识别通道供应商,对这些局部和它们之间结构关系的几何描述,可作为识别人脸的重要特征,这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
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人脸识别系统技术原理
2012年无锡采用物联网人脸识别技术规范建筑市场。无锡的建筑工地将从6月1日起每天通过物联网技术进行人脸识别,通过考勤管理,确保项目负责人到位,人脸识别通道定做,层层转包等现象将有望受到限制。京沪高铁三站已建成人脸识别系统,北京人脸识别通道,也能被识别。铁路部门发布计划表示,已建成的京沪高铁段的上海虹桥站、天津西站、济南西站这三个站点的识别系统工程,以协助
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人脸识别系统
一般来说,人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别(身份确认或者身份查找)。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像,以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码,而其输出则是一系列相似度得分,表明待识别的人脸的身份。人脸识别算法分类基于人脸特征点的识别算法(Feature-based recognition algorithms)。基于整幅人脸图像的识别算法(Appearance-based recognition algorithms)。基于模板的识别算法(Template-based recognition algorithms)。利用神经网络进行识别的算法(Recognition algorithms using neural network)。神经网络识别基于光照估计模型理论
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