計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)及其應(yīng)用分析論文
計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)所涵蓋的范圍比較廣泛，其中包含信號(hào)處理、數(shù)字圖像處理、模式設(shè)置等諸多內(nèi)容。計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)根據(jù)已知人臉確定未知人臉的歸屬問題。換言之，計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)屬于一種模式識(shí)別范疇，對(duì)已知的信息進(jìn)行采樣量化，將其轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以處理的數(shù)據(jù)信息。
一、計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)原理
(一)計(jì)算機(jī)人臉檢測(cè)技術(shù)
分析計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)，需要明確計(jì)算機(jī)人臉檢測(cè)。在進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí)，計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)需要人臉的大小以及位置進(jìn)行檢測(cè)，在特定的空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別�；谟�(jì)算機(jī)的人臉檢測(cè)技術(shù)方法有鑲嵌圖法、模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法以及可變性模板法。實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)，需要在科學(xué)的流程下實(shí)現(xiàn)。計(jì)算機(jī)人臉檢測(cè)流程為：圖像輸入環(huán)節(jié)——圖像預(yù)處理——圖像特征提取——計(jì)算機(jī)系統(tǒng)檢測(cè)與判斷。計(jì)算機(jī)人來檢測(cè)技術(shù)在科技社會(huì)中不斷更新，已經(jīng)演化為計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)的前段技術(shù)之一，與智能監(jiān)視等技術(shù)相互銜接。
(二)計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別流程
計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)是在人臉檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行信息辨別。在人臉信息辨別的環(huán)節(jié)中，主要分為“是不是誰”和“是誰”兩個(gè)詢問階段。通常情況下，人臉識(shí)別首先需要進(jìn)行人臉輸入，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后對(duì)圖像進(jìn)行特征提取，最后進(jìn)行人臉識(shí)別，進(jìn)行人臉驗(yàn)證。人臉識(shí)別，主要分為兩個(gè)方向的.識(shí)別，一為人臉特征分析以及人臉密度線分配;二是人臉基準(zhǔn)點(diǎn)與其他人臉特征參數(shù)結(jié)合。
二、計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別方法
(一)人臉幾何特征識(shí)別
人與人的面部特征差別比較大，基于計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別的技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中，最為簡單直接的方法就是對(duì)于人臉的幾何特征進(jìn)行有效識(shí)別。人的嘴、眼睛、鼻子以及下巴，是構(gòu)成人臉面部特征的基本要素。每一個(gè)人的面部特征都不同，將這些面部特征輸入到計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)系統(tǒng)，進(jìn)行人臉的差異性識(shí)別。研究小組在人臉特征信息搜集的基礎(chǔ)上，采用積分投影的方法提取出歐式距離表征，實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的人臉識(shí)別。
(二)人臉模板匹配識(shí)別
基于模板匹配的人臉識(shí)別方法，主要是在可變換性的模板基礎(chǔ)上，對(duì)面部特征進(jìn)行抽取。這些模板能夠根據(jù)需求，進(jìn)行變形、平移以及旋轉(zhuǎn)，將細(xì)節(jié)特征面部圖形收取出來。該種人臉識(shí)別方式與人臉特征分析方式相比，其效果更高。
(三)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法，主要是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效分類能力，以及學(xué)習(xí)能力，在獲取人臉信息的基礎(chǔ)上，對(duì)人臉的特征進(jìn)行有效識(shí)別和提取。該種方法能夠減少很多復(fù)雜的特征獲取。且能夠?qū)⑷四槇D像中的形狀材質(zhì)信息進(jìn)行科學(xué)整理。該種方法在人臉識(shí)別中，能夠緩解人臉識(shí)別規(guī)律無法進(jìn)行顯性表達(dá)的弊端。
(四)小波變換
基于小波變換計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別，能夠?qū)崿F(xiàn)多分辨性，能夠?qū)崿F(xiàn)信號(hào)是多向觀察性。其在信號(hào)檢測(cè)中所適應(yīng)的范圍比較廣，針對(duì)信號(hào)系統(tǒng)中所出現(xiàn)的諸多問題能夠及時(shí)克服。當(dāng)識(shí)別系統(tǒng)中出現(xiàn)信號(hào)周期性陷波、暫態(tài)振蕩、電壓跌落以及閃變等情況時(shí)，小波變換都能夠有效克服。小波檢測(cè)技術(shù)也有一定的局限性。第一，小波變換中的濾波特性較差;第二，小波分析中的頻域分辨率較粗糙。第三，小波變換環(huán)節(jié)中所涉及數(shù)據(jù)計(jì)算比較多。
(五)K-L變換壓縮技術(shù)
特征臉識(shí)別技術(shù)是一種從主成份中分析而導(dǎo)出來的一種人臉識(shí)別與人臉特征描述技術(shù)，一般通過K-L變換壓縮技術(shù)中的一種優(yōu)正交換方式來實(shí)現(xiàn)。從理論上分析，任何人臉圖像集合都能夠在通過兩個(gè)比較相似的集合重建而來。在K——L交換下，人臉識(shí)別能夠得到高維圖像的一組正交基，取特征值，組成一個(gè)正臉空間。在進(jìn)行人臉識(shí)別環(huán)節(jié)中，能夠?qū)⑿氯四槇D像映射到特征臉空間中，從而得到投影向量。
三、計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)實(shí)際應(yīng)用
(一)警方辦案中的應(yīng)用
計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)在警方辦案中的應(yīng)用比較廣泛，例如，在進(jìn)行親人尋找中，可以根據(jù)專業(yè)部門所提供的照片，直接發(fā)送到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，進(jìn)行人臉信息的對(duì)比檢索。同時(shí)大型的活動(dòng)場(chǎng)所中，如果發(fā)生安全時(shí)間，警方可以調(diào)用監(jiān)控視頻，對(duì)嫌疑人的面部特征進(jìn)行提取。
(二)在智能門禁中的應(yīng)用
隨著科技不斷發(fā)展，建設(shè)安全型的住宅小區(qū)是社會(huì)發(fā)展的必然，智能門禁系統(tǒng)的開發(fā)能夠提升小區(qū)安全，計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)在智能門禁中的應(yīng)用也比較廣泛。計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)在智能門禁系統(tǒng)中的應(yīng)用，主要分為三個(gè)步驟：
第一，在進(jìn)行人臉信息錄入時(shí)，系統(tǒng)對(duì)人臉進(jìn)行檢測(cè)，并進(jìn)行特征提取，根據(jù)系統(tǒng)中的人臉描述來進(jìn)行特征信息存儲(chǔ)。通過RFID進(jìn)行信息輸入與信息注冊(cè)，與人臉特征一同進(jìn)行已知的人臉數(shù)據(jù)庫錄入，并最終將記錄信息進(jìn)行存儲(chǔ)。
第二，將該系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用，在門禁視頻前，當(dāng)有人員訪問時(shí)，門禁控制器首先進(jìn)行RFID信息提取，然后進(jìn)行RFID認(rèn)證，對(duì)特征信息進(jìn)行提取，并從已知的認(rèn)證數(shù)據(jù)庫中調(diào)出信息。
第三，在現(xiàn)場(chǎng)中，當(dāng)有工作人員進(jìn)入到監(jiān)測(cè)區(qū)域中，RFID讀卡器將對(duì)人員的ID信息進(jìn)行讀取，并啟動(dòng)系統(tǒng)中攝像機(jī)采集，并進(jìn)入人臉圖像采集中。
結(jié)論
綜上所述，在本文中對(duì)計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用原理進(jìn)行分析，研究其在實(shí)際生活中的應(yīng)用。計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)的研發(fā)，為人們的生活提供便利，是科技研發(fā)中的重要產(chǎn)物。計(jì)算機(jī)人來檢測(cè)技術(shù)在科技社會(huì)中不斷更新，已經(jīng)演化為計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)的前段技術(shù)之一，與智能監(jiān)視等技術(shù)相互銜接。主要的計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別方法有：人臉幾何特征識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別、人臉模板匹配識(shí)別以及K-L變換壓縮技術(shù)等。
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