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你有沒有想過 , 當我們使用手機刷臉支付 , 當我們走過公司的門禁 , 當我們開車行走在路上 , 隨處可見的人臉識別系統是怎么辨認出我們的身份的嗎?
那么他是怎么工作的呢?
為了識別人臉 , 計算機會建立一個數據庫 , 里面存儲著每一個人第一次登陸時的照片 , 計算機首先用人臉模板在圖片數據中上下左右移動和計算 , 根據計算結果 , 在照片中鎖定出人臉的位置和大小 , 把照片里的人臉抓出來 , 并且把大小調整到標準狀態 , 計算機需要把現在正在看的這張臉和數據庫里成千上萬的臉進行比對 , 為了做好人臉比對 , 研究人員想了很多辦法
首先設計一個或數個標準人臉的模板 , 然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度 , 并通過閾值來判斷是否存在人臉
計算機通過計算 , 先在預存的各張臉上 , 找到眼睛 鼻子和嘴的位置信息 , 比對時 , 通過測量照片中兩只眼睛之間的距離 , 鼻子和嘴等尺寸信息 , 來比較這張照片是不是符合數據庫里某個人的面部信息
這種方法即采用 模式識別中人工神經網絡的方法 , 通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器
這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測 。
一種精度更高的方法 , 計算機把數據庫里大量人臉數據合成到一起計算 , 算出幾十張特征臉 , 每一張真人臉都可以由這些特征臉按比例組合而成 , 只要兩張臉中含有的各種特征臉的調和比例很接近 , 就可以判斷是同一個人的
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