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                未登記陌生人識別的主要算法可以分為哪幾類

                發布日期:2021-10-22      點擊:198
                 
                  未登記陌生人識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術,通常也叫做人像識別、面部識別。
                 
                  一般來說,人臉識別系統包括圖像攝取、人臉定位、圖像預處理、以及人臉識別(身份確認或者身份查找)。系統輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像,以及人臉數據庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應的編碼,而其輸出則是一系列相似度得分,表明待識別的人臉的身份。
                 
                  未登記陌生人識別算法分類:
                 
                  基于人臉特征點的識別算法(Feature-basedrecognitionalgorithms)。
                 
                  基于整幅人臉圖像的識別算法(Appearance-basedrecognitionalgorithms)。
                 
                  基于模板的識別算法(Template-basedrecognitionalgorithms)。
                 
                  利用神經網絡進行識別的算法(Recognitionalgorithmsusingneuralnetwork)。
                 
                  基于光照估計模型理論
                 
                  提出了基于Gamma灰度矯正的光照預處理方法,并且在光照估計模型的基礎上,進行相應的光照補償和光照平衡策略。
                 
                  優化的形變統計校正理論
                 
                  基于統計形變的校正理論,優化人臉姿態;強化迭代理論
                 
                  強化迭代理論是對DLFA人臉檢測算法的有效擴展;
                 
                  實時特征識別理論
                 
                  該理論側重于人臉實時數據的中間值處理,從而可以在識別速率和識別效能之間,達到最佳的匹配效果
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