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人臉識別與指紋識別一樣都是一門利用人生理上的特征來識別的科學,指紋識別典型的應(yīng)用有指紋門禁考勤一體機,指紋門禁一體機。人臉識別算法描述屬于典型的模式識別問題,主要由在線匹配和離線學習兩個過程組成,在訓練階段中,從樣本圖像中提取特征,存儲特征形成特征庫。在測試階段,首先提取待識別人臉樣本圖像的特征,然后用訓練好的分類器進行待識別臉像特征和特征庫中的特征匹配,輸出識別(辨別或驗證)結(jié)果。因此,特征提取和分類器設(shè)計是人臉識別的核心算法一般人臉圖像是在自然環(huán)境下獲取的,并且人的頭部姿態(tài)和面部表情往往存在一些復(fù)雜的變化。因此,為了實現(xiàn)人臉識別算法,首先需要對人臉圖像進行光照校正和姿態(tài)校準等預(yù)處理。
在人臉識別中,特征的分類能力、算法復(fù)雜度和可實現(xiàn)性是確定特征提取法需要考慮的因素。所提取特征對最終分類結(jié)果有著決定性的影響。分類器所能實現(xiàn)的識別率上限就是各類特征間可區(qū)分度。因此,人臉識別的實現(xiàn)需要綜合考慮特征選擇、特征提取和分類器設(shè)計。
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