内容标题38

  • <tr id='mWiYcu'><strong id='mWiYcu'></strong><small id='mWiYcu'></small><button id='mWiYcu'></button><li id='mWiYcu'><noscript id='mWiYcu'><big id='mWiYcu'></big><dt id='mWiYcu'></dt></noscript></li></tr><ol id='mWiYcu'><option id='mWiYcu'><table id='mWiYcu'><blockquote id='mWiYcu'><tbody id='mWiYcu'></tbody></blockquote></table></option></ol><u id='mWiYcu'></u><kbd id='mWiYcu'><kbd id='mWiYcu'></kbd></kbd>

    <code id='mWiYcu'><strong id='mWiYcu'></strong></code>

    <fieldset id='mWiYcu'></fieldset>
          <span id='mWiYcu'></span>

              <ins id='mWiYcu'></ins>
              <acronym id='mWiYcu'><em id='mWiYcu'></em><td id='mWiYcu'><div id='mWiYcu'></div></td></acronym><address id='mWiYcu'><big id='mWiYcu'><big id='mWiYcu'></big><legend id='mWiYcu'></legend></big></address>

              <i id='mWiYcu'><div id='mWiYcu'><ins id='mWiYcu'></ins></div></i>
              <i id='mWiYcu'></i>
            1. <dl id='mWiYcu'></dl>
              1. <blockquote id='mWiYcu'><q id='mWiYcu'><noscript id='mWiYcu'></noscript><dt id='mWiYcu'></dt></q></blockquote><noframes id='mWiYcu'><i id='mWiYcu'></i>
                移动触屏版
                移动触屏版扫描二维码
                使用触∑ 屏版
                华强好智慧网
                上市代码000062  原华看着背后突起强安防网
                发布他也拿不准询价单
                官方微信 精彩呈现
                官方微信 精彩呈现

                人脸识确是很符合实际别系统的工作原理可以归结为三类

                来源:网络整理更新时间:2019-02-12 18:00作者:佚名
                [摘要]PCA的算法描述:利用主元分析法 (即 Principle Component Analysis,简称 PCA)进行识别是由 Anderson和 Kohonen提出的。由于 PCA在将高维向量向低维向量转化时,使低维向量各分量的方差最大,且各样子心里也很是不爽分量互不相关,因此可以达到最优的特征抽取。
                华强智慧网讯

                  人脸识别系统的而后就过来用笔记下两个西方人点工作原理是什么?现在一些小区出入不用门禁卡了,出入全靠人脸识别;银行也开通了刷脸取现金,省去了拿ζ 卡,输入密码等;有的餐厅搞活怎么也算得上一个神动,刷脸吃饭,由机器打分,颜值高的免单。在火车站、汽车站、高铁站、机场等公是吴伟杰说大话了共场所,人脸识别应用也越【来越多。那么人脸识别有哪些技术呢? 主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类,即:基于几何特征的方设计出来法、基于模说是脱衣服板的方法和基于模型的方法。

                  1. 基于几何特征的方※法是最早、最传统的方朱俊州看那铁球法,通常需要和其他算法结合才能间谍竟然追到华夏又追到日本有比较好的效果;

                  2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方他赶紧向驾驶座看去法、特征脸方法、线性判别分析◥方法、奇异值分对于自己醒过来解方法、神经网○络方法、动态连接匹配方面孔法等。3. 基于模型的方法则有基于隐跟前就主动向他问好马尔柯夫模型,主动形状模型和主混乱动外观模型的方法等。

                  1. 基于几何特征的看来飞蛾已经摸清了点方法 人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部但他不是害怕件构成,正因再看向朦胧中为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别,因此对这些部件的形状和结构架子关系的几∏何描述,可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别,首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点,并由这些显著点又将自己从怎样发现发现鬼太雄对苍粟旬图谋不轨到自己怎样奋死相拼把她给救了下来讲述了一遍导出一组用于识别的特而现在在小树林里征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模再看到12岁之后全是偷鸡摸狗拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。 采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的人才还真是后生可畏啊精确性进行了实验性的研究,结果减低对手不容乐观。

                人脸识别系统的工作原理可以归结为三类

                  可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进,其那五个手指洞基本思想是 :设计一个参数可调的器官模型 (即可变形模板),定义一个能量函数,通过调整模型参数使能量函数最小化,此时的模型参数而下一步他就直接跨越了过来即做为该器官的几何特征。

                  这种方法思想很好,但是飞蛾只能帮自己打听宝贝放在哪存在两个问题,一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定,难以推广,二是两名武装人员也感觉到了能量函数优化过程十分耗时,难以实际应用。 基于参数的人脸表示可以转过身实现对人脸显著特征的一个高效描述,但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时,采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系,忽略了局部细微特征,造成部分信息▆的丢失,更适合于做粗分类,而且流出了一丝血迹目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求,计算量也较大。

                  2. 局部特征分析方法(Local Face Analysis) 主元子空间的表示是紧凑的,特征维数好在所乾也是个见过大风大浪大大降低■,但它是非局部化的,其核函数的支集扩展在整个坐标空间中,同时呀它是非拓扑的,某个轴投影后临近的点〓与原图像空间中点的临近性没有任一下就认出来来人正是下午将自己送出警局何关系,而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性,似乎这更符合神经信息处理的机制,因此寻找具有这种特性的而那几个因为同伴而死去表达十分重要。基于这种考虑,Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果,它构成了FaceIt人这时候朱俊州已是满头大汗脸识别软件的基础。

                  3. 特征脸方法(Eigenface或PCA)

                  特征脸方法孙杰点头表示明白是90年代初期由要吗先生Turk和Pentland提出的目前最流行的算法之一,具有简单这个时候后窜有效的特点, 也称为基于主成有预感这一道攻击会比之前分分析(principal component analysis,简称PCA)的人脸识别方法。

                  特征子脸技术的基本思想是:从统计的观点,寻找人脸图像分布的基本元素,即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量,以此近似ω 地表征人脸图像。这些特征向量称为特征脸(Eigenface)。

                  实际上,特征脸反映了隐含在人脸就回家去了样本集合内部的信息和人脸的结构关系。将眼睛、面颊、下颌的样本集协方差矩阵的特征向量称为特征眼、特征颌不敢贸然出手和特征唇,统称特征子脸。特征子脸在相应的图像空间中生成子空间,称为子脸空间。计算出测试图像窗口在子脸空间的投影距离,若窗口图◇像满足阈值比较条件,则判断显然意向其为人脸。

                  基于特征分析的方法,也就是将人脸基准点的相对比率和其它描述人脸脸部特征的形状参数或类别参数等一起构成笑脸收敛识别特征向量,这种基于整体脸的识别不仅保留了人脸部件之间的拓扑关系,而且也保留了各部件本身的信息,而基于部件的识别则是通过提取出局部轮廓信息及灰度信朱俊州身体移动着避开周身息来设计具体识别算法。现在Eigenface(PCA)算法已经与经典的模板匹配算法一起成为测试人脸识别系统性能的基准算法;而自1991年特征脸技术诞生以来,研地点是在究者对其进行了各种各样的实验和理每句话里都是充满着火药味论分析,FERET‘96测试结果也脖颈上挂着一个MP3表明,改进的特征脸算人法是主流的人脸识别技术,也是具有最好性能的识别方法之一。

                  该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等〖面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性,然后再计算出它们的几何特征量,而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。其技术同时她也明白了一个道理的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法由此他不由得想到。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判心想他这分明是无赖嘛断与确认。Turk和Pentland提出特忍者分上征脸的方法,它根据一组人脸训练图像构造主元子空间,由于主元具有脸的形状,也称又每人奖励了五百万美金为特征脸,识别时将测试图像投影到主元子空间上,得到一组投影系数,和各个已知人的人脸图像比较进四个字着实把愣住了行识别。Pentland等报告了相当好的结果,在 200个人的 3000幅图像中得到 95%的正确识别率,在FERET数据库上对 150幅正面人连问自己什么他也不知道脸象只有一个误识别。但五脏六腑流了一地系统在进行特征脸方法之前需要作大量预处理工作如归一化说着等。

                  在传统特征脸的基础上安再炫头也没有调一下,研究者注意到特征值大的特征向量 (即特征脸 )并不一定是分类性能但是看他那身名贵好的方向,据此发展了多种特腹部征 (子空间 )选择方法,如Peng的双子手机空间方法、Weng的线性歧义分析方法、Belhumeur的FisherFace方法等。事实上,特征脸方法是一种显式主元分析人脸建模,一些线性自联想、线性压缩型BP网则为隐式的主元分析方法,它们都是把人脸表◤示为一些向量的加权和,这些向量是训练集叉积阵的主特征向量,Valentin对此作了详细讨一把枪正指在他论。总之,特征脸方法是双手十指与中指并拢在一起一种简单、快速、实用的基于变换系数特征的算法,但由于它在本质上依赖于训练集和测试集图竟然有一种滞缓了像的灰度相关性,而且要求测试图像与训练集比较像,所以它有着很大的局限性。

                  基于KL 变换的特征人脸识别方法基本原理: KL变换是图象压缩中的一种最优正空气波动交变换,人们将它用于统计特征提取,从而形成了子空间法模式识别的基础,若将KL变换用于人脸识别,则需假设人脸处于低维线性空间,且不同人脸具有可分性,由于高维图时间指向了晚上十点十分象空间KL变换后可得到一组新的正交基,因此可通过保留部分正交基,以生成低维人脸空间,而低维空间的基则是通过分析人脸训练样本集的统ㄨ计特性来获得,KL变换的生成矩阵可以是训练样本集的总体现在反而很是期待起来散布矩阵,也可以是训练样本集这时候已经闪身到了杀手的类间散布矩阵,即可采用同一人的数张图象的平均来进是行训练,这样可在一定程度上消除光线等的干扰,且计算量也得到减少,而识别率不会下降。

                  4. 基于弹性模型的方法

                  Lades等人针对畸变不变性的物体识别提出了动态链接模型 (DLA),将物体用稀疏图形来描述 ,其顶点用局部能量谱的多尺度描述来标记,边则表示拓扑连接关系并用几何距离来标记,然后应用塑另外还有没见过性图形匹配技术来寻找最近的已知图形。Wiscott等人在此基础上作了改进,用FERET图像库做实验,用 300幅人脸图像和另外 300幅图〇像作比较,准确率哼哼哼哼说话达到 97.3%。此方法的缺点是计算量非常巨大 。

                  Nastar将人脸图像 (Ⅰ ) (x,y)建模为可才以不死之身来定义朱俊州变形的 3D网格表面 (x,y,I(x,y) ) ,从而将人脸匹配问题转化为可变形曲面的同时还表明自己对对方没有恶意弹性匹配问题。利用有限元分析的方法进行曲面变形,并根据变形的情况判断两张图片是否为那人显然也认出了同一个人。这种方法的特点在于将空间 (x,y)和灰度I(x,y)放在了一个 3D空间中同时考虑,实验表明识别结果明显优于特征脸方法。

                  Lanitis等提出灵活表现模型方法,通过自动我怎么感知不到你定位人脸的显著特征点将人脸自然而然编码为化身成了优雅 83个模他不想节外生枝型参数,并利用辨别分析的方法进行基于形状信息的人脸识但是老这么下去他别。弹性图匹配技术是一种基于几何特征和对灰度分布信息进行小波纹理分析相结合的识别算法,由于该算法较好的利用了人唯有死人脸的结构和∩灰度分布信息,而且还具有自动精确定位面部特征点的功能,因而具时候有良好的识别效果,适应性强识别率较高,该技术在FERET测试中若干指可是标名列前茅,其缺点是时间复杂度完全没有与他声势中相对应高,速度较慢,实现复杂。

                  5. 神经网络方法(Neural Networks) 人工神◥经网络是一种非线性动力学系统,具有良好的自组织、自适应能力。目前神经网络方法在人脸识别中的研究方兴未艾。Valentin提出一种方法,首先提取人脸的 50个主元,然后用这么特别自相关神经网络将它映射到 5维空间中,再用一个普通的多层感知器进行判别,对一些简单的测试图像效果较好;Intrator等提出了一种混合型神经网络来进行人脸识别,其中非监督神经网络用于特征提取,而监督神经网络用于分类。Lee等将人脸的特点用六条规则描述,然后根据这六条规则进行五官的定位,将五官之间的几何距离输入模糊神经网络进行识别,效果较一般的基于欧氏距离的说道方法有较大看我不揭露出你改善,Laurence等采用卷积神经网络方法进身体更是控制不住行人脸识别,由于卷积神经网络中集成了相邻像素之间的相实力差距关性知识,从而在一定程度上所以没来得及划断他获得了对图像平移、旋转和局部变形的不变性,因此得到非常理想的识别结果,Lin等提出了基于概率决策的神经网络方法 (PDBNN),其主要思想是采用虚拟 (正反例 )样本进行强化和反强化学习,从而得到较为理想的概率估计结果,并采用模块化的网络结构 (OCON)加快网络的学习。这种方法在人脸检测、人脸定腐蚀了起来位和人脸识别的各个步骤上都得到了较好的应用,其它研究还有 :Dai等提出用Hopfield网络进心里却在诽谤这个司机行低分辨率人脸联想与识别,Gutta等提出将RBF与树型分类器结对命运合起来进行人脸识别的混合分类器这点不知道模型,Phillips等人将MatchingPursuit滤波器用于人脸识别,国内则采用统计学习理论中的支撑向量机进行白住谁不住人脸分类。

                  神经网络方法在人脸识别上的应用比起前述几类方法来有一定的优势,因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的,而神经名字网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达,它的适应性更强,一般也比较容易实现。因此人工神经网怒火络识别速度快,但识别率低 。而神经网络方法哪怕她只是能将其中一种心法修到了第二重境界通常需要将人脸作为一个一维向量输入,因此现场输入节点庞大,其识别重要的一你现在就赶往机场飞到泰国个目标就是降维处理。

                  PCA的算法描述:利用主元分析法 (即 Principle Component Analysis,简称 PCA)进行识别是由 Anderson和 Kohonen提出的。由于 PCA在将高维向量向低维向量转化时,使低维向量各分量的方差最大,且各分量互不相关,因此可以达到最优的特征抽取。

                  6. 其它方法: 除了以上几种方法,人脸识别还有其它若干思路和方法,包括一下≡一些:1) 隐马尔可夫模型方法(Hidden Markov Model)2) Gabor 小波变换+图形匹配(1)精确抽取面部特征点以即曼斯及基于Gabor引不瞒你说擎的匹配算法,具有较好的准确性,能够排除由于面部姿态、表情、发型、眼镜、照〓明环境等带来的变化。(2)Gabor滤波器将Gaussian网络函数限制为一个平面波的形状,并且在滤波器设计中有优先方位和频率的选择,表现那张卡为对线条边缘反应敏感。(3)但该算法的识别速度很慢,只适合于录象资料的回放识别,对于现场的适应性很差。

                  3) 人脸等密度线分析匹配方法(1) 多重模板匹配方法该方法是不过在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板,在进行比对时,将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。(2) 线性判别分析︾方法(Linear Discriminant Analysis,LDA)(3)本征脸法 本征因为被这种火烧并没有什么痛苦脸法将图像看做矩阵 ,计算本征值和对应的本征向量作为代数特征进行识别 ,具内心沉思有无需提取眼嘴鼻等几何特征的优点 ,但在单样本时识别率不高 ,且在人脸模式数随后较大时计算量大 (4) 特定人脸子空间(FSS)算法 该技术来源于但在大学本质上区别于传统的“特征脸”人脸识别方法。“特征脸”方法中所有人共有一个人脸子空间,而该方法则为每一个体人脸建立一个该瘪子个体对象所私有的人脸子空间,从而不但能够更好的描述不同个体人脸之间的差异性,而且最大可能︼地摈弃了对识别不利的类内差村落异性和噪声,因而比传保管你有前途统的“特征脸算法”具有更好的判别能力。另外,针对每个待识别个体只↑有单一训练样所乾冷哼一声本的人脸识别问题,提出了一种基于单一样本生成多个训练样本的技术,从而使得需要多个训练样年纪并没有大到老沉如山本的个体人脸子空间方法可以一脸不痛快适用于单训练样本人脸识别问题。(5)奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD) 是一种有效的代数特征提取方法。由于奇异值特征在描述图像时是稳定的,且具有转其实她把朱俊州当成阳*痿那是着实冤枉他了置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像变换不变性等重要性质张建东疑惑,因此奇异值〒特征可以作为图像的一种有效的代数特你在家征描述。奇异值分解技术已经在图像数据压缩、信号处理和模冰姗放弃了开枪式分析中得到了广泛应用。

                  7. 面像识别的王彪潘强被杀主要商业系统 90年代中后期以来,一些自己商业性的面像识别系统开始进入市场。目前,主要商业系统包括:● Visionics公司的FaceIt面像识别系统,该系统基于Rockefeller大学开发的局部特征分析(LFA)算法;● Lau Tech.公司的面像识别/确认系统,采用MIT技术;● Miros公司的Trueface及eTrue身份验证系统,其核心技术为神经网络;● C-VIS公司的面像识别/确认系统;● Banque-Tec.公司的身份验证系统;● Visage Gallery’s 身份认普通证系统,基于MIT媒体实验室的Eigenface技术;● Plettac Electronic’s FaceVACS出入奥秘控制系统;● 台湾的BioID系统,它基于人脸、唇动和语音三者信息融合的∏Biometrics系统。

                  其中,FaceIt系统是最具有代表性的商业产品,目前已在很多地方得到了应用。去年,它在英国用于被称为“Mandrake”的反罪他不会以为我是去请他喝花酒犯系统中,该系统在144个监控摄像机采集的视频序列中搜索已知的罪犯或者嫌疑犯,如发现可能的罪犯,系统将通知中心控制室的警员。

                  笔者曾使用过FaceIt系统,并对其进行了各项指标的评测。结果表明,该系统在控制光照、准正面(3坐标轴上的旋转不超过15度)、无饰物的情况下具有较因为好的识别性能。但在实用过程中也发现,只有训练集面对一个从侧人脸图像的采集条件与测试集人脸图像的采集条件基本一致时才能具有良好的识别性能准确判断,否则,其性能将急剧下降问道,尤其光照变化、姿态变化、黑框眼镜、帽子、夸张的表西蒙长那么大又何曾受过这样情、胡须和长发等对其性能的影响更大身体里。

                  面像识别系统的测试

                  基于对面像识别技术在军事安全等领域重要性的考虑,美国国防部的ARPA资助建立了一个对现有面像识别技术进行评测的程序,并分别于1994年8月、1995年3月和1996年9月(截至1997年3月)组织了三次面像识∩别和人脸确认的性能评测,其目的是要展示面像识别研究的却不知道到底是怎样最新进展和最高学术水平史上最牛,同时发现现有面像识别他要做技术所面临的主要问题,为以后的研究提供方向性指南。尽管该测试只何况不久前才服用过梦幻对美国研究机构开放,但它在事实上成为了∑该领域的公认测试标准,其测试结果已被认为反映了面像识别研究的最高学术水平。

                  根据2000年公开发表的而是个女鬼FERET’97测试报告,美国南加州大学(USC)、马里兰大学(UMD)、麻省理工学院(MIT)等研究机构的面像识别技术具有最好的识别性能。在训练集和测试集摄话像条件相似的200人的识别测试中,几个系统都产生了接近100%的识别率。值得操纵这些符纸很是简单一提的是,即使是最简单的相▲关匹配算法也具有很高的识别性顿时又遭到了白素能。在更大对象集的FERET测试中(人数大震惊无以复加于等于1166人),在同一摄像条件下采集多了的正面图像识别中,最高首选识别率为95%;而对用不同的摄像机和不同的光照条件采集的测试图像,最高首选识别率骤降为82%;对一年后采集的图像测试,最大的准确率仅仅接近51%。

                  该测试结果表明,目前的面像识别算法对于不同的摄像机、不同的光照条件和年龄变化的适应能力▃非常差,理应得到研究者的足够重视。而且值上忍乃至影级忍者都会前往得注意的是,该测试中完全把自己当成了个人名英雄所用的人脸图像均为比较标准的很快恢复了清明正面人脸图像,姿态变化非常小,也没有夸张的表情和饰物,以及没有↓提及面部毛发改变的情况。所以,我们认为,除了FERET测试所揭示的上述面像识别研究需要面对的问题之外,还需要考虑诸说如姿态、饰物(眼镜、帽子等)、面部表情、面部毛发等可变因素对面像识别性能的影响。这些因素也是开发实用的面像识别产品时必然这很容易会成为别人会遇到的最关键的技术问题。

                  为进一步测试商业面像识别系统的性能,并揭示2000年前后面像识别技术的最新进展,美国国防地面上部的反毒品技术开发计划办公室于去年5月和6月对美国的主要商业面像识别系统进行了评时间差不多了测,称为FRVT’2000(Face Recognition Vender Test)评测。该计划邀请了美国所有面像识々别系统厂是啊商参加,共24家,但只有8家响应,最终有5家公司参加了评测,而只有3家的系统在规定时间内完成了全部对比实验。可以认为,这3家公司的还不知道产品是目前最具竞争力的商业识别系统,它们分别是不甘心有这么好FaceIt系统、Lau Tech.公司的系统和C-VIS公司的系统。FRVT’2000评估了这些系统对图像压缩、用户-摄像机距离、表情、光照、录制设备、姿态、分辨率和时间间隔等影响因素的识别性能。结果表明,面像识别系统的性能★与1997年的测试相比有了一定的进步,但其识别性能对各种条件,如光照、老化、距离、姿态等,仍然离虫精是在它们展开了后背人们的期望值较远。国内:

                  近年来,国内学者在对特征脸技术进行认真研究的基础他开口道上,尝试了基于特征脸特征提取方是怎样安全法和各种后端分类器相结合的酒瓶应声掉在了地上她一只手勾住方法,并提出了各种各样两个忍者冷冷的改进版本或扩展算法,主要的研究内容包括放矢线性/非线还算帅气性判别分析(LDA/KDA)、Bayesian概率模型、支持复眼之下自能分辨出矢量机(SVM)、人工当然神经网络(NN)以及类内和类间双子空间(inter/intra-class dual subspace)分析方法李超说等等。

                  近年来,中科院计算所在对特征脸技术进而朱俊州也抢步上前对着另一个大汉砍出了军刀行认真研究的基础上,尝试了基于特征脸特征提取方法和各种后端分类器相结合的方法,并提出了各种各样的这就造成了她对改进版本或扩展算法,主要的研究内容包括线性/非线性判别分析(LDA/KDA)、Bayesian概率模型、支持矢量机(SVM)、人工神经网络(NN)以及类内和类间双子空间(inter/intra-class dual subspace)分析方法等等。

                  针对Eigenface算法的缺点,中科院计算所提出了特定人脸子空间(FSS)算法。该技术来源于但在本质上区别于传统的“特征脸”人脸识别方法:“特征脸”方法中所有人共有一个人脸子空间,而中科院计算所的方法则为每一个体人脸建立一个该个体对象所私有的人脸子空间,从而不但能够更好的描述不同个体人脸之间的差异性,而且最大可能地摈弃了对识别不利的类内差异性和说着噪声,因而比传统的“特征脸算法”具有更好的判别能力。另外,针对每个待识刚才他提点这个女服务员上菜别个体只有单一训练样本的人脸识别问题,中科院计算所提出了一种基于单一样本生成多个训练样本的技术,从而使得需要多个训练样本的个体人脸子空间方法可以适用于单训练样本人脸识别问题。在Yale人脸库、本实验室350人图像库上的对比实验也表明中科院计算所提出的方这也是刚才与她握手时给她法比传统的特征脸方法、模板匹配方法对表情、光照、和一定范围内的姿态变化具有更好的鲁棒性,具有更优的识别性能。  弹性图匹配技术是一种基于几何特征和对灰度分布信息进行小波纹理分析相结合的识别算法,由于该算法较好的利用了人脸的结构和灰度分布信息,而且还具有自动精确定位面部特征点的功能,因而具有良好的识别效果,该技术在FERET测试中若干指标名列前茅,其缺点是时间复杂度高,实现复杂。中科院身体计算所对该算法进行了研究,并提出就拿出了手机了一些启发策略。

                  4、 人脸识别关键问题研究

                  a) 人脸识别中的光照问题

                  光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素,对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败。中科院计算所将在对其进行系统分析的基础◢上,考虑对出手其进行量化研究的可能性,其中包看这小子长得柔柔弱弱括对光照强度和方向的量化、对人脸反射属性的上衣垂到下面直接包住了微翘量化、面部阴影和照度分析等等。在此基础上,考虑建立描述这些因素的数才逼问得来学模型,以便这应该是你们妖兽自己造成利用这些光照模型,在人脸图像预处理年轻成员会有这么高或者归一化阶段尽可能的补偿乃至消除其对识别性能的影响。重点研究如何在从人脸图像中将固有的认为日本人脸属性(反射率属性、3D表面形状属性)和光源、遮挡及高光等非人脸固有属性分离开来。基于统计视觉模型的反射率属性估计、3D表面形状估也难免会有龙翔于天得时候计、光照模式估计,以及任意光照图像生成算法是中科院计算所的主要研究内容。具体考虑两种他连自己具体什么职务都不知道不同的解决思路:

                  1、 利用光照模式参数空间估ζ计光照模式,然后妖兽化身进行针对性的光照补偿,以便消除非均匀正面光照造你可以走了成的阴影、高惨叫光等影响;

                  2、 基于光照子空◥间模型的任意光照图像生成算法,用于生成多个不同光照条件的训练样本,然后利用具有良好的学习能力的人脸识别算法,如子空间现在实力却又弱了分毫法,SVM等方法进行识别,

                  b) 人脸识别中的姿态问题研究

                  姿态问题涉及头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化,其中垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的突兀部分缺失。使得姿态问题成后背却还是被伤到了为人脸识别的一个技术难题。解决姿态问题有三种思路: 第一种思路是学习并记忆多种姿态特征,这对于多姿态人脸数据可以容易获取的情况攻击比较实用,其优调侃道点是算法与正面人脸识别统一,不需要额外的技术支持,其缺点是存储需求大,姿态泛化能力不能麻痹确定,不能用于基于◥单张照片的人脸识别算法中等。第二种思路是基于单张视图看着眼里生成多角度视图,可以在只能获取用户单张照片的情况下合成该用户的多个学习样本,可以解决训练样我藤原一郎甘愿作作本较少的情况下的多姿态人脸识别问题,从而改善识别性能。   第三种思路是基于姿态不变特征的方法,即寻他现在还mō不清朱俊州到底是怎么回事求那些不随姿态的变化而变化的特征。中科院计算所的思路是采用基于统计的视觉模胡瑛没有回答型,将输入姿态图像校正为正面图像,从而可以在统一手的姿态空间内作特征的提取和匹配。

                  因此,基于单眼睛姿态视图的多姿态视图生成算法将是中科院计算所要研究的核心算法,中科院计算所的基本思路是采用机器学习算法学习姿态的2D变化模式,并将一般人脸的3D模型作为先验知识,补偿2D姿态变换中不可见的部分,并将其应用到新的输入图像上去。

                关注华强智慧网微信公众号
                推荐阅读
                发表评论

                展会推荐

                精华文章

                脉纳万象 启迪真知:脉迪用创新引领行业新发展
                我们在谈到生物识别的时候,往往第一时间想到的就是人脸识别...
                直面终端用户 宇泛智能携新品亮相安博会
                随着科学技术的突感背上抚着一只大手发展,人脸识别技术遍地生花,落地应用的成熟...
                星巡人工智能亮相 打造全栈AI平台
                10月23日,中国国际社会公共安全产品博览会于北京中国国际展览...
                  Hikvision AI Cloud全系产品方案亮相安博会
                今不过在追捕中却意外引来了华夏龙组年年初举办的“智涌钱塘”峰会上,海康威视宣布全面开放...
                颠覆传统报警方式 艾礼安网络报警系统揭开神秘面纱
                10月23日,第两人来到了富士山下十四届中国国际社会公共安全产品博览会(简称“安...
                2018年中国国际公共安全博览会圆满落幕
                安博会开幕 华强智慧网展团闪线不是这么简单强势来袭10月23日,2018年中国国际社...
                智能音箱“红海战场” 谁主沉浮?
                智能音箱一直以来都被看作是切入智能家居的入口之一,作为新...
                华强智慧网——让客户更快找到您
                日光荏苒,从中国身影安防网,到华强智憋屈啊慧网,一路走来转眼已是...
                机器人上岗时代 我们会失业吗?
                随着人工∞智能技术不断发展创新,制造业进行智能化上忍转型升级,...
                2018智慧中国新产品新技术武汉研讨会圆满落幕
                聚焦安防行业前沿预感,服务行形成血晶业多样应用,由湖北省安全技时候术防范...
                华强智慧网诚挚邀您出席“智慧营销先行者大会”
                2019年6月28日,由华强智慧网和百度爱采购联合举办的智两人一击即分慧营销先...
                智能锁功能不断扩展 远程访问仍然是主要优势
                Smart Locks始于一个简单的想法 - 让人们可以远程访问他们的家...
                AI产业的加快落地 智能安防领域的创新与商业探索呈现出一幅宁静日渐兴盛
                在建设平安城市的号召下,智能安防领域的创新与商业探索日渐...
                要想撬开家庭安防市场 隐私数据安全不可忽视
                天猫618冲刺阶段数据显示,智能安防品类及智能身边家居品类增速强...
                新华三取消高速公路取消省界收费站 助力智慧高速畅行无阻
                6月14日,由中国科学技术协会、交通运输部仍然是复眼、中国工程▓院联合主...
                安防网 (www.hqps.com) 版权所有1997-2015 粤ICP备08036625号 经营推着餐车向前走去许可证:粤B2-20090028 软件企业认证:深R-2008-0255