人脸识别技术基本方法
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发布时间：2024-08-18 15:08
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时间：2024-08-26 10:08
人脸识别技术的实现手段多样，主要方法包括：
1. 几何特征识别法：以眼睛、鼻子、嘴等部位的形状和几何关系作为特征，算法简单，占用内存少，但识别精度相对较低。
2. 基于PCA的特征脸法：利用KL变换将高维图像压缩到低维空间，利用人脸在该空间的投影作为识别特征。虽然需要大量训练样本，但基于灰度图像的统计特性。
3. 神经网络法：输入可以是低分辨率图像或局部特征，但对样本数量要求较高，训练过程复杂。
4. 弹性图匹配法：结合灰度和几何特性，能容忍人脸的微小变形，尤其对表情变化有较好适应性，但对大表情识别效果不佳。
5. LHD线段Hausdorff距离法：基于线段图，对光照和姿态变化表现优秀，但在处理大表情时识别效果一般。
6. SVM支持向量机法：作为统计模式识别新趋势，有良好的识别率，但对训练样本量需求大，训练时间长且实现复杂。
扩展资料
人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
