人脸识别算法三个发展阶段

2019 年 12 月 18 日

人脸识别技术可以帮助人们进行身份验证或这是身份确认,提高身份识别的效率,能够证明“你就是你”。随着人脸识别的发展,人脸识别算法经历了早期算法,人工特征+分类器,深度学习3个阶段,并且随着深度学习的发展,人脸识别的识别效率也得到提高,推动人脸识别公司的发展。畅视智能与你分享人脸识别算法发展的三个阶段


人脸识别算法三个发展阶段


早期算法

人脸识别的早期算法有基于几何特征的算法,基于模板匹配的算法,子空间算法等多种类型。子空间算法是将人脸图像当成一个高维的向量,将向量投影到低维空间中,投影后得到的低维向量达到对不同的人具有良好的区分度。子空间算法典型的方法有主成分分析和性判别分析,并在人脸识别技术中得到应用。


人工特征 + 分类器

这是人脸识别算法的第二阶段,对于分类器有成熟的方案,比如神经网络,支持向量机,贝叶斯等方案。而人工特征的设计能够有效的区分不同的人。而且描述图像的很多特征都被用于人脸识别问题,有HOG、SIFT、Gabor、LBP等,并且通过LBP部分解决了光照的问题,但还会有姿态表情等问题。


深度学习

这是人脸识别算法的第三个阶段,在在ILSVRC-2012深度学习大放异彩,很多的研究者将其应用在自己的方向,推动了深度学习的发展。如人脸识别技术方法中的卷积神经网络方法就有应用到深度学习方法,使人脸识别技术算法有更高的识别效果,提升识别的效率。


在智能技术的发展和进步下,人脸识别算法也在不断的进步发展,推动人脸识别的应用和人脸识别公司的发展。

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文章来源:畅视智能


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