人脸识别算法-人脸识别-苏州智科晶菱机电科技

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    2024-2-26

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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,人脸识别系统,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。优势困难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。





非强制性:用户不需要专门配合人脸采集设备,人脸识别器,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,这样的取样方式没有“强制性”;非接触性:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像;

  并发性:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别;

  除此之外,还符合视觉特性:“以貌识人”的特性,以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。







人脸图像匹配与识别:提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,人脸识别,通过设定一个阈值,人脸识别算法,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的进行判断。这一过程又分为两类:一类是确认,是---进行图像比较的过程,另一类是辨认,是一对多进行图像匹配对比的过程。





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