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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、化、幾何校正、濾波以及銳化等。人臉圖像特征提取人臉圖像特征提取:人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取,也稱人臉表征,它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類:一種是基于知識的表征方法;另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。

迅速發展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響,識別人臉的技術,已經取得了的識別性能,在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發展迅速,使人臉識別技術逐漸走向實用化。
人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來,它的性和不易被的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提,與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點:非強制性:用戶不需要專門配合人臉采集設備,湖南人臉識別,幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像,這樣的取樣方式沒有“強制性”;

人臉檢測:人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理,即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富,如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來,并利用這些特征實現人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法,Adaboost算法是一種用來分類的方法,它把一些比較弱的分類方法合在一起,組合出新的很強的分類方法。

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