您好,歡迎來到易龍商務網!
發布時間:2020-10-17 13:15  
【廣告】





傳統的人臉識別技術主要是基于可見光圖像的人臉識別,這也是人們蕞熟悉的識別方式,已有30多年的研發歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷,尤其在環境光照發生變化時,識別效果會急劇下降,無法滿足實際系統的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別,和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟,識別效果不盡人意。
迅速發展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響,已經取得了識別性能,在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發展迅速,使人臉識別系統逐漸走向實用化。
人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來,它的 性和不易被復質的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提。

與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點:
非強制性:用戶不需要專門配合人臉采集設備,幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像,這樣的取樣方式沒有“強制性”;
非接觸性:用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像;
并發性:在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別;
除此之外,還符合視覺特性:“以貌識人”的特性,以及操作簡單、結果直觀、隱蔽性好等特點。

主流的人臉識別系統基本上可以歸結為三類,即:基于幾何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。
1、基于幾何特征的方法是蕞早、蕞傳統的方法,通常需要和其他算法結合才能有比較好的效果;
2、基于模板的方法可以分為基于相關匹配的方法、特征臉方法、線性判別分析方法、奇異值分解方法、神經網絡方法、動
態連接匹配方法等。
3、基于模型的方法則有基于隱馬爾柯夫模型,主動形狀模型和主動外觀模型的方法等。
