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人脸及身份识别算法研究及实现文献综述

 2020-06-23 08:06  

1.人脸识别的研究内容 人脸识别一般被描述为,给定一静止或动态图像,利用巳有的人脸数据库来确认图像中的一个或多个人,从广义上讲,其研究内容包括以下五个方面: (1)人脸检侧,即从各种不同的场景中找出人脸所在位置与其所占区域。

这一任务主要受光照、噪声、头部倾斜度、人脸大小、表情、成像器材质量以及各种各样遮挡的影响。

(2)人脸表征,即提取人脸的特征,确定检测出的人脸和数据库中的已知人脸的描述方式。

通常的表示方法包括几何特征(如欧氏距离、曲率、角度等)、代数特征(如矩阵特征矢量等)、固定特征模板、特征脸、云纹图等。

(3)人脸识别,即用等待识别的人脸与数据库中的巳知人脸比较,得出相关信息,这一过程的核心是选择适当的人脸表示方式与匹配策略。

(4)表情/姿态分析,让计算机感知使用者的表情变化,分析理解人的情绪,如快乐、愤怒、忧伤、赞同和否认等,从而做出进一步的反应。

(5)生理分类(physical classification),即对待识别人找的生理特征进行分忻,得出其性别、年龄、种族、职业等相关信息。

2. 人脸识别的优点 人脸识别作为一种新兴的生物特征识别技术,与虹膜识别、指纹扫描、掌形扫描等技术相比,人脸识别技术在应用方面具有独到的优势: (1)不需要人配合,是一种非接触的识别技术。

(2)快速、简便。

这种识别无须千找人们的行为,只要从摄像机前走过,人的画像就被快速地采集和检验,非常简便,因此用户容易接受。

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