




迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了的识别性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速,使人脸识别技术逐渐走向实用化。
人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样---,它的性和不易被的---特性为身份鉴别提供了---的前提,与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点:非强制性:用户不需要专门配合人脸采集设备,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,人脸识别系统,这样的取样方式没有“强制性”;
人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用adaboost学习算法,adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,人脸识别,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,人脸识别器,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别系统”集成了---、机器识别、机器学习、模型理论、系统、视频图像处理等多种技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的应用,其技术的实现,展现了弱---向工智能的转化。

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