人脸识别算法分析之特征脸方法

2019 年 10 月 11 日

人脸识别的原理是在系统上输入一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像,以及人脸库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码,而输出则是一系列相似度得分,表明待识别的人脸的身份。


人脸识别算法分析之特征脸方法


人脸识别算法可以通过这以下的五种方法,基于几何特征的方法、局部特征分析方法、特征脸方法、基于弹性模型的方法以及神经网络方法。今天,我们就分析人脸识别算法方法中的特征脸方法。


特征脸方法是90年代初期由Turk和Pentland提出的现在最流行的算法之一,具有简单有效的特点,也称为基于主成分分析的人脸识别方法。其基本思想是从统计的观点,寻找人脸图像分布的基本元素,即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量,以此近似地表征人脸图像。而这些特征向量称为特征脸。


基于特征分析的方法就是将人脸基准点的相对比率和其它描述人脸脸部特征的形状参数,或类别参数等一起构成人脸识别特征向量,基于整体人脸的识别不但保留了人脸部件之间的拓扑关系,而且也保留了各部件本身的信息,基于部件的人脸识别是通过提取出局部轮廓信息及灰度信息设计具体识别算法。


现在特征脸方法算法与经典的模板匹配算法一起成为测试人脸识别系统性能的基准算法。随着对人脸识别算法的深入研究,算法方法也会不断的改进,使人脸识别算法有更好的性能。

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文章来源:畅视智能


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