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龙珠激斗2.3无敌版:人臉識別

人臉識別,是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術,通常也叫做人像識別、面部識別。
 
 
人臉識別系統主要包括四個組成部分,分別為:人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。
 
 
人臉圖像采集及檢測
 
人臉圖像采集:不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來,比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時,采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。
 
人臉檢測:人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理,即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富,如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來,并利用這些特征實現人臉檢測。
 
主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法,Adaboost算法是一種用來分類的方法,它把一些比較弱的分類方法合在一起,組合出新的很強的分類方法。
 
人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征(弱分類器),按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器,再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器,有效地提高分類器的檢測速度。

 
人臉圖像預處理
 
人臉圖像預處理:對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果,對圖像進行處理并最終服務于特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾,往往不能直接使用,必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言,其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。
 
人臉圖像特征提取
 
人臉圖像特征提?。喝肆呈侗鶼低晨墑褂玫奶卣魍ǔ7治泳跆卣?、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取,也稱人臉表征,它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類:一種是基于知識的表征方法;另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。
 
基于知識的表征方法主要是根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據,其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成,對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述,可作為識別人臉的重要特征,這些特征被稱為幾何特征?;謚兜娜肆潮碚髦饕ɑ詡負翁卣韉姆椒ê湍0迤ヅ浞?。
 
人臉圖像匹配與識別
 
人臉圖像匹配與識別:提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配,通過設定一個閾值,當相似度超過這一閾值,則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較,根據相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類:一類是確認,是一對一進行圖像比較的過程,另一類是辨認,是一對多進行圖像匹配對比的過程。
 
人臉識別產品已廣泛應用于金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫療及眾多企事業單位等領域。隨著技術的進一步成熟和社會認同度的提高,人臉識別技術將應用在更多的領域。
 
1、企業、住宅安全和管理。如人臉識別門禁考勤系統,人臉識別防盜門等。
 
2、電子護照及身份證。中國的電子護照計劃公安部一所正在加緊規劃和實施。
 
3、公安、司法和刑偵。如利用人臉識別系統和網絡,在全國范圍內搜捕逃犯。
 
4、自助服務。
 
5、信息安全。如計算機登錄、電子政務和電子商務。在電子商務中交易全部在網上完成,電子政務中的很多審批流程也都搬到了網上。而當前,交易或者審批的授權都是靠密碼來實現,如果密碼被盜,就無法保證安全。但是使用生物特征,就可以做到當事人在網上的數字身份和真實身份統一,從而大大增加電子商務和電子政務系統的可靠性。
 
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