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8必发pt官网中人脸检测的方法
浏览: 发布日期:2018-11-05
       3D人脸识别面貌检测是指在动态的场景和复杂的背景中判断是不是存在面像,并分解出这种面像。大多有以下几种方法:
       1、参考模板法
       首先设计一个或数个标准人脸的模板,然后计算测试收集的样品和标准模板之间的匹配,并通过阈值来判断是不是存在人脸。
       2、3D人脸识别人脸规则法
       人脸有一定的结构分布特征,提取这些特征生成规则用判断测试样品是不是包含人脸。
       3、样品学习法
       用模式识别中人工神经网络的方法,通过对面像和非面像样品集的学习产生分类器。
       4、3D人脸识别肤色模型法
       依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
       5、特征子脸法
       把所有面像集合视为一个面像子空间,检测样品和在子孔间的投影之间的距离判断是不是存在面像。
       以上3D人脸识别方法在实际检测系统中也可以综合用。
       面貌跟踪是对被检测到的面貌做动态跟踪。用模型的方法或运动和模型结合的方法。用肤色模型跟踪也不失为一种简单而好的办法。
       面貌比对是对被检测到的面貌确认身份。这实际上就是说,把采样到的面像和库存的面像比对,并找出最佳的匹配对象。面像识别的方法和性能是面像的描述来决定。主要用特征向量与面纹模板两种描述方法:
       (1)特征向量法
       先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性,再计算出几何特征量,这些特征量形成描述面像的特征向量。
       (2)面纹模板法
       在库中存贮很多标准面像模板或面像器官模板,在比对的时候,把采样面像所有象素和库中所有模板使用归一化相关量度量相配。还有使用模式识别的自相关网络或特征和模板合体的方法。
       3D人脸识别技术的核心为部分人体特征分析和图形、神经识别算法。这种算法是用人体面部各器官和特征部位的方法。对照几何多数据形成识别参数和数据库中所有的原始参数比较、判断和确认。

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