文档介绍：万方数据
《碜�髌饔雔人脸识别综述电脑编程技巧与维护������������杨颖娴�愣�痉ň�僦耙笛г盒畔⒐芾硐担�阒����摘要:介绍了人脸识别的概念和发展。分析和比较了各种人脸识别方法的差异,探讨了人脸�另�的应用和未来的研究趋势。关键词:人脸识别;人脸检测;特征提取引言近年来,随着计算机技术的迅速发展,人脸自动识别技术得到广泛研究与开发,人脸识别成为近�年里模式识别和图像处理中最热�康难芯恐魈庵�弧H肆呈侗鹧芯靠J加��世纪�年代并且自从��年以来,一直是计算机科学以及信息科学技术领域中非常活跃和令人激动的一个方向。它与指纹识别、虹膜识别等同属于生物特征识别技术范畴⋯���计算机人脸识别技术就是将静态图像或者从视频中提取出的图像与数据库中的图像相匹配的过程,已达到身份识别和鉴定的目的。与指纹、视网膜、虹膜、基因等其他人体生物特征识别系统相比,人脸识别系统更加直接友好,使用者不存在心理障碍,而且通过对人脸的表情、姿态等的分析,可以得到其他识别系统无法得到的信息。�芯亢头治�人脸识别技术中人脸检测的方法,基本上可以归纳为以方法主要基于人们对一张典型人脸的构成的知识,即人脸局将人们的知识转化为定义良好的规则。如果规则太细,那么检测时很难满足所有规则,如果规则太简单,那么可能得到太多的人脸。因此这种方法对于正面像具有较好的效果。�甃���⒄沽艘恢钟筛丛颖尘爸蟹指疃喔鋈肆车姆椒ā�第一步,首先读出人脸图像将其二值化,然后标识出图像区域中的所有�涣�涌椋�⒄页稣庑┛榈闹行摹T俳�行目梢�组成等腰三角形��嫦�,或直角三角形�嗝嫦�的任意�榍�蚣锹枷吕吹弊髑痹诘娜肆城�颍坏诙�剑�紫缺曜蓟�所有潜在的人脸区域,并按照他们提出的分量掩模方程计算这些潜在人脸区域的分量。然后根据分量阈值来判断此区域是否为人脸。��卣鞑槐浞椒ǎ撼槿∫恍┎槐涞奶卣骼炊ㄎ蝗肆场�这些不变特征包括人脸特征、纹理特征、肤色以及组合特征。利用边缘检测来得到人脸特征,如眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等。利用这些检测出来的人脸特征可以构造出统计模型来确认人脸的存在性。主要问题是检测人脸特征的算法会因为光线、表情、噪声的影响而性能迅速降低,直接影响到人脸检�甕���给出了一种基于特征的人脸检测方法。首先对图像在频域进行滤波检测出一些特征点,然后利用几何关系将这些点分组到一些可能是人脸的区域,最后利用概率的方法来验证这些区域是否为人脸。��0迤ヅ浞椒ǎ菏紫仍は雀�ㄒ恍┎煌�谋曜佳��模板,然后利用这些模板在目标图像上根据相似性大小进行匹配检测。这种方法既可以用来定位,也可以用来检测人脸。这种方法的优点是容易实现,但是很难有效地处理姿势和尺梁��岢隽艘恢侄嗄0迤ヅ涞牡ト肆臣觳夥椒ǎ��ㄋ�定一些候选区域,然后用不同长宽比的人脸模板确定人脸区域的位置,最后利用人脸器官的边缘特征进行验证。���谕夤鄣姆椒������—�������:与模板匹配方法相反,这种方法是从具有不同表情外观的图像中训练模板,然后用这些模板进行人脸检测。�����岢隽艘恢挚梢杂美醇觳庖阎W耸疲�虮砬�的人脸的方法。采用一种叫做图柬������的结构来检测人脸并得到人脸上的一些特征点的位置。将人脸上的一些特殊位置的点�缪郏���冢�堑�以及相互间位置关作者简介:杨颖娴���一����彩Γ�妒浚�芯糠较颍�模式识别、计算机视觉、智能算法。��