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          未登记陌生人识别的主要算法可以分为哪几类

          发布日期:2021-10-22      点击:47
           
            未登记陌生人识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。
           
            一般来说,人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别(身份确认或者身份查找)。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像,以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码,而其输出则是一系列相似度得分,表明待识别的人脸的身份。
           
            未登记陌生人识别算法分类:
           
            基于人脸特征点的识别算法(Feature-basedrecognitionalgorithms)。
           
            基于整幅人脸图像的识别算法(Appearance-basedrecognitionalgorithms)。
           
            基于模板的识别算法(Template-basedrecognitionalgorithms)。
           
            利用神经网络进行识别的算法(Recognitionalgorithmsusingneuralnetwork)。
           
            基于光照估计模型理论
           
            提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上,进行相应的光照补偿和光照平衡策略。
           
            优化的形变统计校正理论
           
            基于统计形变的校正理论,优化人脸姿态;强化迭代理论
           
            强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展;
           
            实时特征识别理论
           
            该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理,从而可以在识别速率和识别效能之间,达到最佳的匹配效果
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