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兰州人脸识别研究综述

很多客户通过我们的网站来电话咨询兰州人脸识别,那么今天熠博智能科技小编就来讲解下兰州人脸识别

兰州人脸识别

所谓脸部识别(Face Recognition),是指对于被输入的图像或视频,判断是否存在脸部,进而根据脸部的特征,自动识别。该过程可以分为面部检测、面部特征提取、以及面部识别三个阶段。身份识别是身份识别最重要的生物识别技术,也是计算机视觉领域研究中最多的挑战之一。经过近30年的研究,控制了传统的人脸认识,在均匀可见光条件下得到了很大的发展。

在深度学习获得大规模应用之前,脸部识别技术主要包括整体技术、手动设计特征方法和基于学习的特征描述方法【1】,并且识别精度缓慢地提高,但是不能获得理想的效果。由于深度学习的引进和发展,脸部识别精度大幅提高,2014年DeepFace在LFW数据集上的识别精度首次超过了人类。今后随着更多的研究和探索,在最新的深度学习中脸部识别模型在LFW方面的精度达到了99.8%以上。

目前,很多研究活动都没有得到控制,并且因非可见光条件而集中在外国人的脸部识别上,因此这仍然是问题。异质人类的脸部识别(Heterogeneous face recognition, HFR)是指跨不同视觉区域进行脸部识别与匹配,并且不仅是照片,还包括不同视觉区域之间的脸部图像差异问题的解决。与传统的强光下的人脸认识相比,异质人的脸认识充满了许多挑战,但在现实世界中有更大的重要性和价值。例如,期望在光的照射不能控制的条件下,在红外拍摄图像之后与仓库中的可见光人面部一致。可替代地,如果目标人脸没有被正确识别,则首先根据已知条件生成大致图像。法医就像根据目击者的说明画草图一样,由此与真实的面孔一致。

不同素质的人脸识别的重要性和价值以及所面临的严峻挑战在人类面部识别研究中成为越来越重要且密切关注的领域。

一、传统的脸部特征

20世纪90年代初期,Eigenface提交之后,脸部识别开始受到研究人员的关注,不断被提出大量的研究方法。脸部识别相关的研究可以分为两个阶段。

1.初期脸部识别方法

初始方法主要有基于整体法、基于人工特征的方法和学习的局部描述方法。

整体的方法将人的脸部图像当作高维的向量,利用将向量投影到低维空间中、投影后得到的低维向量,对不同的人具有良好的差别。比如,子空间算法【5】【6】和流媒体学习【7】【8】【9】。

子空间算法的典型代表是Eigenface【5】和Fisherface【6】。Eigenface在使用主分量分析(PCA)进行投影之后,它将保持尽可能多的原始数据的主要信息,减少数据的冗余信息,从而促进后续识别。使用线性分辨分析(LDA), Fisherface在进行投影之后将尽可能多的原始数据的主要信息保持,减少数据中的冗余信息以有助于后续识别。另外,流动学习【7】【8】【9】人类的脸的高阶元空间中的分布是直线型,考虑到向量分高维度空间中的分布假定是否有几何形状,它们的几何形状维持制约的前提下,由于直线型变换向量投影到低维空间。

虽然整个方法已经迈出了很大的一步,但是这些算法都很大程度上依赖于训练集和测试集的场景。另外,光线照片、人脸部表情、姿势敏感,缺乏泛化能力。没有什么实际价值。这个问题诱发了基于人工特征的新方法。Gabor[10]和LBP[11]通过局部滤波提取特征,并且有效地提高了算法的健壮性和识别的精度。

但是,人工的特征还是缺乏独特性和紧凑性,因此,在2010年初学习基于局部叙述孩子人脸识别研究中引入了【12】【13】,【14】局部滤波器和编码方式的学习,得到一个更好的独特性和紧凑性。然而,这些较浅的层在面对复杂人类面部条件变化的情况下,仍然没有良好的稳健性格。

以上就是小编为大家整理关于兰州人脸识别的相关咨询,通过本次内容的分享,大家对兰州人脸识别有了一定的认知,如果您想要更深入的了解兰州人脸识别的市场资讯,可以联系我们公司的业务员,或者到熠博智能科技实地考察,共同探讨交流。


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