产品分类

您的位置:首页 > 公司新闻 > 人脸识别的种种“识别”方法大揭秘!

公司新闻

人脸识别的种种“识别”方法大揭秘!

时间:2020-09-04 浏览次数:89

   人脸识别是常见的生物特征识别手段,也是自然的识别身份。每个人都依赖于人脸来识别周围的人,同周围的人打交道。认知科学及神经科学方面的研究表明,大脑中存在着专门的人脸识别细胞群,是最早发现的具有高级图像认知功能的脑区域。
  由于人脸识别不要求接触,不要求被识别人的主动配合,计算机可根据需要进行主动识别,因此在监控中大有前景,这个优势是其他指纹等技术不能比拟的。
  人脸识别的主要识别方法有哪些呢?
  1.几何特征人脸识别
  几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快,需要的内存小,但识别率较低。
  2.特征脸(PCA)人脸识别
  特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法,KL变换是图像压缩的一种正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基,保留其中重要的正交基,由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性,就可以将这些投影用作识别的特征矢量,这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本,而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
  3.神经网络人脸识别
  神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练,而在许多应用中,样本数量是很有限的。
  4.弹性图匹配人脸识别
  弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离,并采用属性拓扑图来代表人脸,拓扑图的任一顶点均包含一特征向量,用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素,在比对时可以允许图像存在弹性形变,在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果,同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。

邮箱:451961822@qq.com

地址:深圳市龙华区观湖街道松元厦社区虎地排117号锦绣大地7号楼401

版权所有 © 2020 深圳神目信息技术有限公司   备案号:  管理登陆  技术支持:安防展览网  sitemap.xml

在线客服 二维码

扫一扫,关注我们