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传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别,这也是人们熟悉的识别方式,已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷,尤其在环境光照发生变化时,怎么设置人脸识别,识别效果会急剧下降,无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别,人脸识别哪家好,和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟,识别效果不尽人意。人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是,在用户不配合、采集条件不理想的情况下,现有系统的识别率将陡然下降。比如,人脸比对时,与系统中存储的人脸有出入,例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。

优势 人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。

困难 人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域****困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。


人脸识别基于一个默认成立的假设:同一个人在不同照片里的脸,人脸识别款式,在特征空间里非常接近。

为什么这个假设默认成立,设想一下,一个棕色头发的人,在不同光照,遮挡,角度条件下,发色看起来虽然有轻微的区别,人脸识别,但依然与真实颜色非常接近,反应在发色的特征值上,可能是 0 到 0.1 之间的浮动。

深度学习的另一任务和挑战便是在各种****端复杂的环境条件下,精1确的识别各个特征。


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