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      功能模塊人臉捕獲與跟蹤人臉捕獲是指在一幅圖像或視頻流的一幀中檢測(cè)出人像并將人像從背景中分離出來(lái),并自動(dòng)地將其保存。人像跟蹤是指利用人像捕獲技術(shù),當(dāng)?shù)娜讼裨跀z像頭拍攝的范圍內(nèi)移動(dòng)時(shí)自動(dòng)地對(duì)其進(jìn)行跟蹤。人臉識(shí)別比對(duì)人臉識(shí)別分核實(shí)式和搜索式二種比對(duì)模式。核實(shí)式是對(duì)指將捕獲得到的人像或是的人像與數(shù)據(jù)庫(kù)中已登記的某一對(duì)像作比對(duì)核實(shí)確定其是否為同一人。搜索式的比對(duì)是指,從數(shù)據(jù)庫(kù)中已登記的所有人像中搜索查找是否有的人像存在。




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      系統(tǒng)難點(diǎn)人臉識(shí)別被認(rèn)為是生物特征識(shí)別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域困難的研究課題之一。人臉識(shí)別系統(tǒng)的困難主要是人臉作為生物特征的特點(diǎn)所帶來(lái)的。相似性不同個(gè)體之間的區(qū)別不大,所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似,甚至人臉的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點(diǎn)對(duì)于利用人臉進(jìn)行定位是有利的,但是對(duì)于利用人臉區(qū)分人類個(gè)體是不利的。易變性人臉的外形很不穩(wěn)定,人可以通過(guò)臉部的變化產(chǎn)生很多表情,而在不同觀察角度,人臉的視覺(jué)圖像也相差很大,另外,人臉識(shí)別還受光照條件(例如白天和夜晚,室內(nèi)和室外等)、人臉的很多遮蓋物(例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等)、年齡等多方面因素的影響。在人臉識(shí)別中,類的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個(gè)體的標(biāo)準(zhǔn)的,而第二類的變化應(yīng)該消除,因?yàn)樗鼈兛梢源硗粋€(gè)個(gè)體。通常稱類變化為類間變化(inter-class difference),而稱第二類變化為類內(nèi)變化(intra-class difference)。對(duì)于人臉,類內(nèi)變化往往大于類間變化,從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個(gè)體變得異常困難。



      人臉圖像特征提取人臉圖像特征提取:人臉識(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺(jué)特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取,也稱人臉表征,它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉特征提取的方法歸納起來(lái)分為兩大類:一種是基于知識(shí)的表征方法;另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。基于知識(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè)诸惖奶卣鲾?shù)據(jù),其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成,對(duì)這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述,可作為識(shí)別人臉的重要特征,這些特征被稱為幾何特征。基于知識(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。



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