人脸识别简介
30页1、人脸识别,数字图像处理,简介,人脸识别是基于人的脸部特征信息进行 身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。,人脸识别过程,一般分三步: (1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件,并将这些面像文件生成面纹编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像,或取照片输入,并将当前的面像文件生成面纹编码。 (3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化,具有强大的可靠性,从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。人脸的识别过程,利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。,人脸识别方法简介,基于特征脸(PCA)的人脸识别方法:特征脸方法是基于K-L变换的人脸识别方法,K-L变换是图像压缩
2、的一种最优正交变换。高维的图像空间经过K-L变换后得到一组新的正交基,保留其中重要的正交基,由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性,就可以将这些投影用作识别的特征矢量,这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本,而且完全是基于图像灰度的统计特性的。基于PCA的人脸识别研究,对图像进行简单灰度处理,剪切出脸部部分,选择合适算法进行检测。,人脸识别图像预处理,像素可视为N2维空间中的一个点。由于人脸结构的相似性,当把很多这样的人脸图像归一化缩放之后,这些图像在这一超高维空间中不是随机或散乱分布的,而是存在某种规律,因此可以通过K-L变换用一个低维子空间描述人脸图像(本征脸),同时又能保存所需要的识别信息。,K-L变换,K-L变换是建立在统计特性基础上的一种变换,也称为霍特林变换,因他在1933年最先给出将离散信号变换成一串不相关系数的方法。K-L变换的突出优点是相关性好,是均方误差意义下的最佳变换。 实际上起着数据降维的作用,并保证降维过程最大化保留原数据的差异 目的是为了得到本征脸,在计算机中,图像被分割成下图所示的像素,各像素的灰度值用
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