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人臉檢測:人臉檢測在實(shí)際中主要用于人臉識別的預(yù)處理,人臉識別技術(shù),即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富,如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來,并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法,Adaboost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(qiáng)的分類方法。

對于人臉圖像而言,人臉識別算法,其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、化、幾何校正、濾波以及銳化等。人臉圖像特征提取人臉圖像特征提?。喝四樧R別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取,也稱人臉表征,人臉識別,它是對人臉進(jìn)行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類:一種是基于知識的表征方法;另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。

所謂自然性,是指該識別方式同人類(甚至其他生物)進(jìn)行個(gè)體識別時(shí)所利用的生物特征相同。例如人臉識別,人類也是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認(rèn)身份的,另外具有自然性的識別還有虹膜識別語音識別、體形識別等,而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性,因?yàn)槿祟惢蛘咂渌锊⒉煌ㄟ^此類生物特征區(qū)別個(gè)體。不被察覺的特點(diǎn)對于一種識別方法也很重要,這會使該識別方法不令人反感,并且因?yàn)椴蝗菀滓鹑说淖⒁舛蝗菀妆黄垓_。

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