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人臉識別的簡介（人臉識別的簡介怎么寫）

發(fā)布時間：2023-06-15 07:21:34 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 125

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本文目錄:

facewake面部識別是什么意思
人臉識別的發(fā)展歷史是怎樣的？
人臉識別算法的簡介

人臉識別的簡介（人臉識別的簡介怎么寫）

facewake面部識別是什么意思

Face Wake面部識別指的是vivo X20運用的一種解鎖屏幕的方式。

Face Wake的解鎖速度還是非?？捎^的，基本上一抬手即亮屏，同時快速進行面部識別，識別率也很高，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識別的一系列相關技術。

人臉識別系統(tǒng)簡介

“人臉識別系統(tǒng)”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種專業(yè)技術，同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特征識別的最新應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。

人臉識別的發(fā)展歷史是怎樣的？

人臉識別系統(tǒng)的研究始于20世紀60年代，80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發(fā)展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術實現為主；人臉識別系統(tǒng)成功的關鍵在于是否擁有尖端的核心算法，并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度；

擴展資料：

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(tài)圖像、動態(tài)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(lián)組成一個級聯(lián)結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

參考資料來源：百度百科－人臉識別

人臉識別的簡介（人臉識別的簡介怎么寫）

人臉識別算法的簡介

人臉識別（Facial Recognition），就是通過視頻采集設備獲取用戶的面部圖像，再利用核心的算法對其臉部的五官位置、臉型和角度進行計算分析，進而和自身數據庫里已有的范本進行比對，后判斷出用戶的真實身份。人臉識別技術基于局部特征區(qū)域的單訓練樣本人臉識別方法。第一步，需要對局部區(qū)域進行定義；第二步，人臉局部區(qū)域特征的提取，依據經過樣本訓練后得到的變換矩陣將人臉圖像向量映射為人臉特征向量；第三步，局部特征選擇（可選）；后一步是進行分類。分類器多采用組合分類器的形式，每個局部特征對應一個分類器，后可用投票或線性加權等方式得到終識別結果。人臉識別綜合運用了數字圖像/視頻處理、模式識別、計算機視覺等多種技術，核心技術是人臉識別算法。目前人臉識別的算法有 4 種：基于人臉特征點的識別算法、基于整幅人臉圖像的識別算法、基于模板的識別算法、利用神經網絡進行識別的算法。
作為人臉識別的第一步，人臉檢測所進行的工作是將人臉從圖像背景中檢測出來，由于受圖像背景、亮度變化以及人的頭部姿勢等因素影響使人臉檢測成為一項復雜研究內容。檢測定位：檢測是判別一幅圖像中是否存在人臉，定位則是給出人臉在圖像中的位置。定位后得到的臉部圖像信息是測量空間的模式，要進行識別工作，首先要將測量空間中的數據映射到特征空間中。采用主分量分析方法，原理是將一高維向量，通過一個特殊的特征向量矩陣，投影到一個低維的向量空間中，表征為一個低維向量，并且僅僅損失一些次要信息。通過對經過檢測和定位過的人臉圖像進行特征提取操作可以達到降低圖像維數，從而可以減小識別計算量，提高識別精度的作用。人臉識別系統(tǒng)采用基于特征臉的主成分分析法（PCA），根據一組人臉訓練樣本構造主元子空間，檢測時，將測試圖像投影到主元空間上，得到一組投影系數，再和各已知的人臉圖像模式比較，從而得到檢測結果。

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