棗莊人臉識別定制承諾守信

識別數據人臉識別需要積累采集到的大量人臉圖像相關的數據，用來驗證算法，不斷提高識別準確性，這些數據諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經網絡人臉識別數據)、orl人臉數據庫、麻省理工學院生物和計算學習中心人臉識別數據庫、埃塞克斯大學計算機與電子工程學院人臉識別數據等。配合程度現有的人臉識別系統在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現有系統的識別率將陡然下降。比如，人臉比對時，與系統中存儲的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。

人臉識別的優勢困難

優勢人臉識別的優勢在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。所謂自然性，是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區分和確認身份的，另外具有自然性的識別還有虹膜識別語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區別個體。不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要，這會使該識別方法不令人反感。人臉識別具有這方面的特點，它完全利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識別或者虹膜識別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易被人察覺，從而更有可能被偽裝欺騙。困難人臉識別被認為是生物特征識別領域甚至人工智能領域困難的研究課題之一。人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。

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，比如靜態圖像、動態圖像、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算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權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組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。