人脸识别基础知识_第1页
人脸识别基础知识_第2页
人脸识别基础知识_第3页
人脸识别基础知识_第4页
人脸识别基础知识_第5页
已阅读5页，还剩1页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

PAGEPAGE1/6人脸识别发展历史2060年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有技术特点传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉30迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断与识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以与操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。技术流程人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集与检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以与匹配与识别。人脸图像采集与检测Har的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征（弱分类器），器的检测速度。人脸图像预处理人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括锐化等。人脸图像特征提取表征方法；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器官的形状描述以与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，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。人脸图像匹配与识别主要用途人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普与，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。人脸识别技术无疑是最佳的选择，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。应用当前社会上频繁出现的入室偷盗、抢劫、伤人等案件的不断发生，（开发周期长），经济门槛高（价格高）。1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。2、实施。电子护照与身份证。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和3捕逃犯。4、自助服务。5、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前,交易或者审批的授权都是靠密码来实现，如果密码被盗

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论