人臉識別演算法是指什麼，人臉識別原理及演算法

人臉識別原理及演算法

1樓：深空遊戲

1、人臉識別原理就是指在動態的場景與複雜的背景中判斷是否存在面像，並分離出這種面像。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，其中包括人臉追蹤偵測，自動調整影像首行放大，夜間紅外偵測，自動調整**強度等技術。

2、人臉識別技術的核心實際為「區域性人體特徵分析」和「圖形/神經識別演算法。」這種演算法是利用人體面部各器官及特徵部位的方法。如對應幾何關係多資料形成識別引數與資料庫中所有的原始引數進行比較、判斷與確認。

人臉識別具體識別的是什麼執行演算法是什麼

2樓：科技打工人

1、人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理，即在影象中準確標定出人臉的位置和大小。人臉影象中包含的模式特徵十分豐富，轎讓塌如直方圖特徵、顏色特徵、模板特徵、結構特徵及haar特徵等。人臉檢測就是把這其中有用的資訊挑出來，並利用這些特徵實現人臉檢測。

2、主流的人臉檢測方法基於以上特徵採用adaboost學習算滑派法，adaboost演算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。

3、人臉檢測過程中使用adaboost演算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特徵(弱分類器)，按照加權投票的方式將弱分類器構造為乙個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成乙個級聯結構的層疊分類器，有效閉圓地提高分類器的檢測速度。

人臉識別演算法的難點

3樓：華源網路

人臉識別技術研究的困難

人臉識別技術擁有多種優勢讓其得到人們青睞，但其研發過程中存在的難度也是不容人們忽視的。

人臉識別被認為是生物特徵識別領域甚至人工智慧領域最困難的研究課題之一，人臉識別的困難主要是人臉作為生物特徵的特點所帶來的。

首先是人類臉部存在相似性，不同個體之間的區別不大，所有的人臉的結構都相似，甚至人臉器官的結構外形都很相似。

這樣的特點對於利用人臉進行定位是有利的，但是對於利用人臉區分人類個體是不利的。

其次是個人人臉存在易變性，人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺影象也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭髮、鬍鬚等）、年齡等多方面因素的影響。

在人臉識別中，第一類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，因為它們可以代表同乙個個體。

通常稱第一類變化為類間變化（inter-classdifference），而稱第二類變化為類內變化（intra-classdifference）。

對於人臉，類內變化往往大於類間變化，從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。