




对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、化、几何校正、滤波以及锐化等。人脸图像特征提取人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

在人脸识别中,类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,而第二类的变化应该消除,识别人脸的技术,因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化(inter-class difference),人脸识别系统,而称第二类变化为类内变化(intra-class difference)。对于人脸,上海人脸识别,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。主要用途人脸识别主要用于身份识别人脸识别主要用于身份识别。

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,人脸识别功能,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。

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