没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
人脸识别技术调研报告.docx
需积分: 0 1 下载量 92 浏览量
2023-04-05
14:32:53
上传
评论
收藏 35KB DOCX 举报
温馨提示
试读
3页
人脸识别技术调研报告.docx
资源推荐
资源详情
资源评论
人脸识别技术调研报告
1.人脸识别定义
人脸识别技术,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机
或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的
人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。传统的人脸识别技术主
要是基于可见光图像的人脸识别,之后通过图像处理的不同手法生成 RGB,灰度人脸图像,
这些图像都是 2D 人脸,其主要是在特定视角下表示颜色或纹理的图像,并且没有空间信息。
用于训练深度学习的图像通常是 2D 的。这也是人们熟悉的识别方式。2.5D 是在某个视角下
拍摄的面部深度数据,但由于角度问题,它显示的表面不连续,也就是说,当你试图旋转面
部时,会有一些像沟壑一样的空隙区域。这是因为拍摄时未捕获被遮挡部分的深度数据。3D
人脸通常由不同角度的多个深度图像组成,完全显示面部的表面形状,并且在具有一定深度
信息的密集点云中的空间中呈现面部。不管是什么样的人脸识别技术,简单的来说就是一个
让计算机认出你的过程。
人脸识别技术主要是通过人脸图像特征的提取与对比来进行的。人脸识别系统将提取的
人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似
度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板
进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类:一类是确认,
是一对一进行图像比较的过程,另一类是辨认,是一对多进行图像匹配对比的过程。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人
脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行
身份确认或者身份查找的技术或系统。
2.人脸识别技术发展
早在 20 世纪 50 年代,认知科学家就已着手对人脸识别展开研究。20 世纪 60 年代,人
脸识别工程化应用研究正式开启。当时的方法主要利用了人脸的几何结构,通过分析人脸器
官特征点及其之间的拓扑关系进行辨识。这种方法简单直观,但是一旦人脸姿态、表情发生
变化,则精度严重下降。
1991 年,著名的“特征脸”方法第一次将主成分分析和统计特征技术引入人脸识别,在
实用效果上取得了长足的进步。这一思路也在后续研究中得到进一步发扬光大,例如,
Belhumer 成功将 Fisher 判别准则应用于人脸分类,提出了基于线性判别分析的 Fisherface
方法。
21 世纪的前十年,随着机器学习理论的发展,学者们相继探索出了基于遗传算法、支
持向量机、boosting、流形学习等进行人脸识别。 2009 年至 2012 年,稀疏表达因为其优
美的理论和对遮挡因素的鲁棒性成为当时的研究热点。
与此同时,业界也基本达成共识:基于人工精心设计的局部描述子进行特征提取和子空
间方法进行特征选择能够取得最好的识别效果。Gabor 及 LBP 特征描述子是迄今为止在人脸
识别领域最为成功的两种人工设计局部描述子。这期间,对各种人脸识别影响因子的针对性
资源评论
gysxznpy
- 粉丝: 0
- 资源: 1
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功