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人脸识别问题宏观上分为两类:1. 人脸验证(又叫人脸比对)2. 人脸识别。

人脸验证做的是 1 比 1 的比对,即判断两张图片里的人是否为同一人。*常见的应用场景便是人脸*,终端设备(如手机)只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比,判断是否为同一人,即可完成身份验证。

人脸识别做的是 1 比 N 的比对,即判断系统当前见到的人,为事先见过的众多人中的哪一个。比如*追1踪,小区门禁,会场签到,以及新零售概念里的客户识别。


易变性人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表*脸识别报价,而在不同观察角度,怎么设置人脸识别,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,人脸识别厂家,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中,*一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,人脸识别,而第二类的变化应该消除,因为它们可以代表同一个个体。通常称*一类变化为类间变化(inter-class difference),而称第二类变化为类内变化。对于人脸,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。

人脸识别技术要取得进步,这得从它的几大关键技术点上寻求突破,人脸识别的几大关键技术包括:

  基于特征的人脸检测技术——通过采用颜色、轮廓、纹理、结构或者直方图特征等进行人脸检测。

  基于模板匹配人脸检测技术——从数据库当中提取人脸模板,接着采取一定模板匹配策略,使抓取人脸图像与从模板库提取图片相匹配,由相关性的高低和所匹配的模板大小确定人脸大小以及位置信息。


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