人臉圖像匹配與識(shí)別人臉圖像匹配與識(shí)別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行搜索匹配，北京人臉辨識(shí)，通過設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識(shí)別就是將待識(shí)別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度對(duì)人臉的進(jìn)行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認(rèn)，是-進(jìn)行圖像比較的過程，另一類是辨認(rèn)，是一對(duì)多進(jìn)行圖像匹配對(duì)比的過程。
人臉識(shí)別，是基于人的臉部特息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用---機(jī)或---頭采集含有人臉的圖像或流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和---人臉，人臉辨識(shí)，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、---識(shí)別。
人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代，80年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進(jìn)入初級(jí)的應(yīng)用階段則在90年后期，并且以美國(guó)、德國(guó)和日本的技術(shù)實(shí)現(xiàn)為主；人臉識(shí)別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有-的---算法，并使識(shí)別結(jié)果具有實(shí)用化的識(shí)別率和識(shí)別速度；“人臉識(shí)別系統(tǒng)”集成了-、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、系統(tǒng)、圖像處理等多種技術(shù)，同時(shí)需結(jié)合中間值處理的理論與實(shí)現(xiàn)，是生物特征識(shí)別的應(yīng)用，其---的實(shí)現(xiàn)，展現(xiàn)了弱-向強(qiáng)-的轉(zhuǎn)化。
支持向量機(jī)(svm) 的人臉識(shí)別方法：支持向量機(jī)是統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)新的-，它試圖使得學(xué)習(xí)機(jī)在經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和泛化能力上達(dá)到一種妥協(xié)，人臉辨識(shí)報(bào)價(jià)，從而提高學(xué)習(xí)機(jī)的性能。支持向量機(jī)主要解決的是一個(gè)2分類問題，它的基本思想是試圖把一個(gè)低維的線性不可分的問題轉(zhuǎn)化成一個(gè)高維的線性可分的問題。通常的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明svm有較好的識(shí)別率，但是它需要大量的訓(xùn)練樣本每類300個(gè)，人臉辨識(shí)多少錢，這在實(shí)際應(yīng)用中往往是不現(xiàn)實(shí)的。而且支持向量機(jī)訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)，方法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，該函數(shù)的取法沒有統(tǒng)一的理論。
登錄后臺(tái)
