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    發布時間:2021-01-22 13:56  






    人臉識別系統的研究始于20世紀60年代,80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高,而真正進入初級的應用階段則在90年后期,并且以美國、德國和日本的技術實現為主;人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有尖1端的核心算法,并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度;“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、系統、視頻圖像處理等多種專業技術,同時需結合中間值處理的理論與實現,是生物特征識別的1新應用,其核心技術的實現,展現了弱人工智能向強1人工智能的轉化。




    傳統的人臉識別技術主要是基于可見光圖像的人臉識別,這也是人們熟悉的識別方式,已有30多年的研發歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷,尤其在環境光照發生變化時,識別效果會急劇下降,無法滿足實際系統的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別,和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟,識別效果不盡人意。

    人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來,它的唯1一性和不易被復1制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提。



    人臉圖像預處理:對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果,對圖像進行處理并終服務于特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾,往往不能直接使用,必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言,其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸1一化、幾何校正、濾波以及銳化等。




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