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人脸识别的算法有哪些
人脸识别的识别算法
答:
特征脸方法是目前较为成功的正面
人脸识别
方法,但是只考虑了人脸的整体特征且对光照的变化敏感,所以有学者提出了FLD方法,即Fisher脸。通过在Harvard和Yale人脸库上做的测试表明Fisherfaces比Eigenfaces有更低的错误率且对于光照和表情变化有更好的鲁棒性。实验中部分特征脸见图1。图1 部分特征脸 如前所述...
人脸识别
技术的基本方法
答:
人脸识别的
方法很多,主要的人脸识别方法有:(1)几何特征的人脸识别方法:几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些
算法识别
速度快,需要的内存小,但识别率较低。(2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法:特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法,KL变换是图像...
人脸识别
原理及
算法
答:
局部人体特征分析”和“图形/神经
识别算法
。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。3、
人脸识别
是一种软件层面
的算法
,用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份,其中该人的脸是可见的。
人脸识别
系统的技术原理
答:
此外,还有采用模式
识别的
自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别
技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经
识别算法
。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。 一般分三步...
人脸识别的
原理是什么
答:
或者是直接在数据库中找出这是哪一张脸。但是这种方式获得的特征数据比较少,结果也并不是特别准确。现在我们已经有了更先进
的算法
对图像进行处理和比较。比如一些算法不再是从图像上描点连线,而是直接对比两张脸的图像,这样就相当于更全面细致的获取了更多的特征信息。现在机器在
人脸识别的
正确率上甚至...
手机
人脸识别的
原理是什么?
答:
人脸识别
是一种软件层面
的算法
,用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份,其中该人的脸是可见的。其实机器本来并不擅长识别图像,比如这张图片在机器眼里只是一串0和1组成的数据,机器并不能理解这个图像有什么含义。所以想让机器学会认识图像,就需要我们给它编写程序算法。当我们描述一个人...
一路智能监控摄像头支撑
的算法有
几个
答:
5个,以下是被支持
的算法
类型:1、
人脸识别
算法:用于
识别人脸
并将其与数据库中的人脸信息进行匹配,实现人脸识别功能。2、行为分析算法:用于分析监控画面中的行为动作,例如人员进出、物品移动等,从而实现行为分析和预警功能。3、车辆
识别算法
:用于识别车辆的车牌号码和车型等信息,实现车辆识别和管理功能...
人脸
与身份信息不匹配是怎么回事?
答:
进行人脸识别时,拍摄的人脸照片和身份证系统里存放的照片在比对时,相似度没有达到设定的阀值(一般70%以上),就表示此人脸和所持身份证不是同一个人,不匹配。这种情况有可能是由于光线,角度问题造成的,如果确实是本人的身份证,可以再试一下。
人脸识别算法
一般来说,人脸识别系统包括图像摄取、...
人脸识别的
原理是什么
答:
机器或者手机进行图像处理时,需要核对面部器官的几何形状和器官之间的距离,完成上述操作之后,再和第一次录入的面部特征做对比,从而实现信息认证成功和手机解锁。传统的
人脸识别
技术主要是基于可见光图像的人脸识别,但这种方式有着难以克服的缺陷,尤其在环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降,无法满足实际...
人脸识别的
发展历史是怎样的?
答:
人脸识别
系统的研究始于20世纪60年代,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,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尖端的核心
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”集成了人工智能、...
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