人脸识别技术的人脸检测方法有哪些分类

2019 年 09 月 30 日

人脸检测是在一张人脸图像之中,通过人脸识别系统精准的定位出人脸的位置和大小,然后挑选出有用的图像信息并自动剔除掉其他多余的图像信息,进一步保证人脸图像的精准采集。目前,人脸检测的方法可以分为三种类型,分别是基于肤色模型的检测、基于边缘特征的检测、基于统计理论方法。


人脸识别技术的人脸检测方法有哪些分类


基于肤色模型的检测

肤色在用作人脸检测时,能采用不同的建模方法,有高斯模型、高斯混合模型,以及非参数估计等。其中,利用高斯模型和高斯混合模型能在不同颜色空间中建立肤色模型进行人脸检测。通过提取彩色图像中的面部区域来实现人脸检测的方法可处理多种光照的情况,但这个算法需要在固定摄像机参数才可以。


为解决人脸检测中的光照问题,可针对不同光照进行补偿,再检测图像的肤色区域。可以解决彩色图像中偏光、背景复杂和多个人脸的检测问题,但是对人脸色彩、位置、姿态和表情等具有不敏感性。


基于边缘特征的检测

利用图像的边缘特征检测人脸时,其计算量相对较小,能实现实时检测。多数使用边缘特征的算法是基于人脸的边缘轮廓特性,利用建立的模板进行匹配。


基于统计理论的方法

该方法可以使用到Adaboost人脸检测算法,这一个算法是通过无数次循环迭代来寻求最优分类器的过程。用弱分类器Haar特征里其中一个特征放在人脸样本上,求出人脸特征值,通过更多分类器的级联便得到人脸的量化特征,这样来区分人脸和非人脸。这一个功能是由一些简单黑色白色水平垂直或旋转45°的矩形组成的。


随着对人脸识别的研究,人脸识别技术的进步和对算法的深度学习,在未来可以使人脸识别准确率更高,以提升人脸识别安全性

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文章来源:畅视智能


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