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人脸识别系统的三个组成部分

人脸识别是照相机和摄像机是收集包含脸部的图像和视频流,在图像中自动检测和跟踪脸部。由此可以推断人脸识别的需求:人脸图像的收集与检测、人脸图像的特征提取与匹配与识别四个步骤,也是人脸识别系统的三个组成部分。

1、人脸图像的采集及检测。目前主流的人脸检测和收集方法有Adaboost人脸检测算法、基于特征的方法、基于模板的方法等。其可以检测正面人脸,检测速度很快。其核心思想是从多个弱分类器的空间中自动选择多个分类器,构成分类能力较强的强分类器。

2、脸部图像特征提取。可以在人脸识别系统中使用的特征一般分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。脸部特征提取是针对脸部特征的一部分进行的。脸部特征提取,也称为脸部特征,是赋予脸部特征的过程。人脸特征提取的方法可以概括为两大类:一类是知识库的表达方法,另一类是基于代数特征和统计学习的表达方法。

3、知识库的表达方法主要是从人脸器官的形状描述和他们之间的距离特性中获得有助于人类人脸分类的特征数据,其特征成分通常包括特征点之间的欧几里得距离、曲率、角度等。面孔由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部组成,这些局部与其之间结构关系的几何描述,可以作为识别面孔的重要特征,这些特征被称为几何特征。

以上就是人脸识别系统的三个组成部分介绍,感谢阅读。