人脸识别技术主要包括三大主要技术
1、通过算法进行人脸特征检测
通过采用形状、大小、纹理、结构或者直方图特征等进行人脸检测。
2、人脸识别技术进行数据匹配
将采集的人脸图像跟数据库中的储存的人脸模板匹配,由相关性的高低和所匹配的模板大小确定人脸大小以及位置信息。
3、基于统计的人脸检测技术
人脸识别技术是采用动态人脸识别技术,对于图像是无法识别的从而实现对人脸和非人脸的模式进行检测和分类。
facetools原理?Facetools是一种基于人脸识别技术的社交媒体分析工具,它可以帮助企业更好地理解客户和潜在客户的行为。它可以通过收集和分析用户在社交媒体上发布的和视频,以及他们的评论和反馈,来分析用户的行为和情绪。Facetools使用人脸识别技术来识别用户的脸部特征,以及他们的性别、年龄、种族等信息。它还可以识别用户的表情,以及他们对特定产品或服务的反应。Facetools还可以收集和分析用户的地理位置信息,以及他们的社交网络关系,以便更好地了解用户的行为和偏好。
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变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基,保留其中重要的正交基,由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性,就可以将这些投影用作识别的特征矢量,这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本,而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
比如人脸灰度照片40x40=1600个像素点,用每个像素的灰度值组成的矩阵代表这个人的人脸。那么这个人人脸就要1600 个特征。拿一堆这样的样本过来做pca,抽取得到的只是在统计意义下能代表某个样本的几个特征。
人脸识别可以采用神经网 络深度学习的思路,国内的ColorReco在这边有比较多的案例。
基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码Face Detection System
这是一个使用了Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码关键内容
使用步骤:
1 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱)
2 找到"mainm"文件
3 命令行中运行它
4 点击"Train Network",等待程序训练好样本
5 点击"Test on Photos",选择一个jpg,识别。
6 等待程序检测出人脸区域
createffnnm, drawrecm, gaborm, im2vecm, imscanm, loadimagesm, mainm, template1png, template2png, trainnetm
悟空机器人人脸识别原理过程为:
1、使用者首先需要采集自己的人脸特征信息存储。
2、在应用的过程中,使用摄像头获取当前人物的面相特征。
3、最后将当前捕获到的人像特征与之前存储的人脸数据档案进行对比。
人脸识别的原理可以从检测、分析、识别这三个方面去理解。
面部识别原理
1人脸特征人脸的面部特征是识别监测的第一个要素,软件通过其性别和年龄的特征对单个面部进行分类,再使用计算机生成的筛检分析将人脸转换成一个个数位运算式,最后通过对比来确定其相似性。
2人脸分析
这种检测人脸的技术,大多是依赖于2D图像,因为2D的图像更容易与公共照片和治疗库中的图像做匹配,软件是 通过对人脸的几何形状来分析,关键点是眼睛之间的距离、眼窝的深度还有颧骨的形状等等,最终得以识别成功。
3人脸特征提取这一步可以简单理解为,软件把人脸转成了某个公式去储存。识别软件会把人脸分为n个维度,假如n等于1000,也就意味着脸部检测软件把这张人脸切分成了1000个维度矩阵,再通过上一步的几何数据分析,会把鼻子宽度、长度、眼睛宽度、长度等等面部特征都变为一个个数据储存起来,这些数据就像是人的指纹一样,都是独一无二的。
人脸识别使用场景
解锁手机:现在各大手机厂商都有人脸识别的功能,此技术提供了一种非常强大的保护个人数据的方法,以确保手机被盗的时候,其数据等敏感信息无法被访问。但是这也并不能说手机脸部解锁是万无一失的,其中iphone公司就说过,人脸解锁的随机性几率是百万分之一。执法:执法机构也会经常用到人脸识别的技术,一般执法者把被捕者的照片拍摄下来,放在人脸识别的资料库中,让软件对其进行鉴别,或者录入到数据库里,以便在之后的案件时进行筛选。寻找失踪人员:人脸识别现在已经用在寻找失踪人员和抓捕人贩子上面,因为现在监控系统无处不在,只要把个人资料添加到软件中,一旦人脸被识别出来,不论是在哪里,执法者都可以第一时间看到并且发出警报。总结:人脸识别技术已经越来越成熟,它不仅可以提高我们平时所处环境的安全性,也可以有效减少犯罪行为,还可以提供人们更大的便利性。
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