"浅谈传统人脸识别系统的工作方式和现存问题.pdf"
本文将对传统人脸识别系统的工作方式和现存问题进行探究,分析传统人脸识别技术流程,并针对变化光照的缺陷及解决方案。
人脸识别技术是生物特征识别技术的重要组成部分,如今成为重点和热点的人工智能人脸识别技术已成为现代社会生活中不可少的角色之一。本文将对人脸识别与物理光学之间的关系进行探究,分析传统人脸识别技术流程,并针对变化光照的缺陷及解决方案。
人脸识别技术是认证身份的重要方法之一,它基于面部五官的信息特征进行身份识别。对人脸识别系统的研究真正开始于20世纪60年代,80年代以后,随着计算机技术和光学成像技术的发展,人脸识别系统也得到了进一步发展和提高,直到在90年代后期才开始进入社会生活。
人脸识别技术包括人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配识别。首先通过摄像镜头采集人脸图像,通过过滤器过滤信息,并确定其位置和大小,通过对人脸图像的光线补偿、锐化等,实现预处理。再利用光学方法获得能够描述该图像的光学特征参数,即提取图像光学特征。最后与数据库中储存的特征模板比对匹配,实现最终识别。
与指纹、DNA、虹膜等生物识别系统相比,人脸识别技术具有非强制性、非接触性和并发性等特点。
在传统人脸识别的过程中,尤其是在夜晚,常常存在识别失败或拒识的情况,在机器人对人脸进行追踪和识别的过程中,一旦人脸处于强光、背光位 置时,常常失灵,那么出现多种问题的原因以及解决方案是什么呢?
本文将对人脸识别技术的流程和现存问题进行探究,并分析解决方案。
人脸识别技术的流程包括人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、匹配识别等四个步骤。在人脸图像采集过程中,常常存在光照变化的影响,即强光、背光、侧光等,导致人脸图像的质量下降,而影响识别结果。为了解决这个问题,需要采用光照补偿、锐化等技术来提高图像质量。
在人脸图像预处理过程中,需要对人脸图像进行滤波、去噪、裁剪等操作,以提高图像质量和去除干扰信息。在人脸图像特征提取过程中,需要对人脸图像进行特征提取,如眼睛、鼻子、嘴巴等特征点的提取,以便于进行匹配识别。
在匹配识别过程中,需要对人脸图像特征与数据库中储存的特征模板进行比对,以确定人脸的身份。为了提高识别准确性,需要对数据库中的特征模板进行更新和维护,以确保其能够与最新的人脸图像特征保持一致。
传统人脸识别系统的工作方式和现存问题是非常重要的,需要我们对其进行深入研究和分析,以确保其能够在实际应用中发挥其应有的作用。