人脸识别技术流程。
人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,人脸识别技术,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,人脸识别,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,动态人脸识别,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。
人脸识别识别算法。
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,人脸识别门禁,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。
基于整幅人脸图像的识别算法。
基于模板的识别算法。
利用神经网络进行识别的算法。
人脸识别可以应用在哪些领域?
一、安保领域:目前大量的企业、住宅、社区、学校等安全管理越来越普及,人脸门禁系统已经成为非常普及的一种安保方式。
二、通行领域:很多城市的火车站已经安装了人脸识别通行设备,进行人证对比过检,有些城市的地铁站也可以通---脸识别的方式进行地铁进出站通行。
三、泛---领域:现在市场上的美颜相机,网络直播,短视频等都是建立在人脸识别的基础上对人脸进行美颜和特1效处理。
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