人脸识别系统技术细节
支持向量机(SVM) 的人脸识别方法:支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点,它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协,从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题,它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率,但是它需要大量的训练样本(每类300个),这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长,方法实现复杂,该函数的取法没有统一的理论。
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人脸识别介绍
系统可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征,并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式),将的人像进行建模,再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别,较终将根据所比对的相似值列出较相似的人员列表。系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。图像质量检测图像质量的好坏直接影响到识别的效果,图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估,并给出相应的建议值来辅助识别。
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人脸识别系统
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,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(Feature-based recognition algorithms)。基于整幅人脸图像的识别算法(Appearance-based recognition algorithms)。基于模板的识别算法(Template-based recognition algorithms)。利用神经网络进行识别的算法(Recognition algorithms using neural network)。神经网络识别基于光照估计模型理论
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