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人脸识别激光器简述人脸识别基本原理

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人脸识别激光器简述人脸识别基本原理

发布日期:2018-12-26 作者: 点击:

  人脸识别激光器简述人脸识别基本原理

  人脸识别通过近 40 年的开展,取得了很大的开展,涌现出了很多的辨认算法。这些算法的涉及面十分广泛,包含形式辨认、图画处理、核算机视觉、人工智能、核算学习、神经网络、小波剖析、子空间理论和流形学习等很多学科。所以很难用一个统一的标准对这些算法进行分类。依据输入数据方式的不同可分为依据静态图画的人脸识别和依据视频图画的人脸识别。因为依据静态图画的人脸识别算法同样适用于依据视频图画的人脸识别,所以只要那些使用了时刻信息的辨认算法才归于依据视频图画的人脸识别算法。接下来别离介绍两类人脸识别算法中的一些重要的算法。

  特征脸

  特征脸办法使用主重量剖析进行降维和提取特征。主重量剖析是一种应用十分广泛的数据降维技术,该办法选择与原数据协方差矩阵前几个最大特征值对应的特征向量构成一组基,以到达最佳表征原数据的意图。因为由主重量剖析提取的特征向量返回成图画时,看上去仍像人脸,所以这些特征向量被称为“特征脸”。

人脸识别激光器

  在人脸识别中,由一组特征脸基图象张成一个特征脸子空间,任何一幅人脸图象(减去平均人脸后)都可投影到该子空间,得到一个权值向量。核算此向量和训练集中每个人的权值向量之间的欧式间隔,取最小间隔所对应的人脸图画的身份作为测验人脸图画的身份。

  主重量剖析是一种无监督学习办法,主重量是指向数据能量分布最大的轴线方向,因此能够从最小均方误差意义下对数据进行最优的表达。可是就分类使命而言,由主重量剖析得到的特征却不能确保能够将各个类别最好地区分开来。

  线性鉴别剖析是一种著名的形式辨认办法,通过将样本线性变换到一个新的空间,使样本的类内分布程度到达最小,一起类间分布程度到达最大,即著名的 Fisher 准则。

  弹性图匹配

  Lades 等人针对畸变不变性的物体辨认问题提出了一种依据动态衔接结构的弹性图匹配办法,并将其应用于人脸识别。一切人脸图画都有类似的拓扑结构。人脸都可表示成图,图中的节点是一些基准点(如眼睛,鼻尖等),图中的边是这些基准点之间的连线。

  每个节点包含 40 个 Gabor 小波(一种数字信号变换办法)系数,包含相位和幅度,这些系数合起来称为一个 Jet ,这些小波系数是原始图画和一组具有 5 个频率、 8 个方向的 Gabor 小波卷积(一种数字信号处理算子)得到的。这样每幅图就像被贴了标签相同,其中的点被 Jets 标定,边被点之间的间隔标定。所以一张人脸的几许形状就被编码为图中的边,而灰度值的分布被编码为图中的节点。

  为了辨认一张新的人脸,需要从该人脸中找到基准点,提取出一个人脸图,这可用弹性图匹配得到。弹性图匹配的意图是在新的人脸中找到基准点,而且提取出一幅图,这幅图和现有的人脸束图之间的类似度最大。通过弹性图匹配后,新的人脸的图就被提取出来了,此图就表征了新的人脸,用它作为特征进行辨认。进行辨认时,核算测验人脸和现有人脸束图中的一切人脸之间的类似度,类似度最大的人脸的身份即为测验人脸的身份。

  因为该办法使用 Gabor 小波变换来描述面部特征点的局部信息,因此受光照影响较小。此外,在弹性匹配的过程中,网格的形状跟着特征点的搜索而不断改变,因此对姿态的改变也具有必定的自适应性。该办法的主要缺陷是搜索过程中价值函数优化的核算量巨大,因此造成辨认速度较慢,导致该办法的实用性不强。

  3D 形状模型

  人脸本质上是 3D 空间中的一个外表,所以原则上用 3D 模型能更好地表征人脸,特别是处理人脸的各种改变,如姿态、光照等。 Blanz 等人提出了一种依据 3D 形状模型的办法,该办法将形状和纹路用模型参数编码,一起提出了一个能从单张人脸图画还原模型参数的算法。形状和纹路参数可用来进行人脸的辨认。为了处理因为这些参数导致的图画之间差异的极端景象,通常是预先产生一个通用的模型。而进行图画剖析时,给定一张新的图画,一般的做法是用通用模型去拟合新的图画,然后依据模型来参数化新的图画。

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