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小区人脸识别-

人脸识别系统需要解决的难题,个体差异化较少,需要很高的技术水平才能和对比出不同的区别,并且化妆或者双胞胎等特殊情况都会加大系统难度。人脸自身也可能会有变化,比如随着年龄、身体变化、表情和运动、不同角度到的图像,都可能会影响准确性,这些因素也是影响系统的难度。以上这些难度不能很好的解决的话,用户都可能会对人脸识别系统失去信心,从而拒绝使用此系统。 “人脸比对(Fa
小区人脸识别







人脸识别系统需要解决的难题,个体差异化较少,需要很高的技术水平才能和对比出不同的区别,并且化妆或者双胞胎等特殊情况都会加大系统难度。人脸自身也可能会有变化,比如随着年龄、身体变化、表情和运动、不同角度到的图像,都可能会影响准确性,这些因素也是影响系统的难度。以上这些难度不能很好的解决的话,用户都可能会对人脸识别系统失去信心,从而拒绝使用此系统。






“人脸比对(Face Compare)”是衡量两个人脸之间相似度的算法

人脸比对算法的输入是两个人脸特征(注:人脸特征由前面的人脸提特征算法获得),输出是两个特征之间的相似度。人脸验证、人脸识别、人脸检索都是在人脸比对的基础上加一些策略来实现。相对人脸提特征过程,单次的人脸比对耗时极短,几乎可以忽略。

基于人脸比对可衍生出人脸验证(Face Verification)、人脸识别(Face Recognition)、人脸检索(Face Retrieval)、人脸聚类(Face Cluster)等算法。








“刷脸”,顾名思义,背后是一项关键技术:人脸识别。

别看这两年因为在智能手机上的使用而大热,其实人脸识别技术较早的研究还要追溯到20世纪50年代,当时已经有科学家在研究人脸轮廓的提取方法,但受限于技术水平,这项技术的相关研究一度停滞,直到20世纪80年代,人脸识别的方法才有了新的突破,神经生理学、脑神经学、视觉等相关知识被引入,人脸识别进入了新的发展阶段。

所以,当前阶段的人脸识别不是单一的技术,而是融合了神经生理学、脑神经学、计算机视觉等多方面学科的技术。不过,本质上它还是一项计算机视觉技术。








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