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人臉識別的發展歷史是怎樣的?

人臉識別系統的研究始於20世紀60年代,80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展而得到完善,但真正進入初級應用階段是在90年代後期,主要由美國、德國和日本的技術實現。人臉識別系統成功的關鍵在於是否擁有最前沿的核心算法,並使識別結果具有實用的識別率和速度;

“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、專家系統、視頻圖像處理等專業技術。同時需要結合中值處理的理論和實現。這是生物識別的最新應用。其核心技術的實現,顯示了弱人工智能向強人工智能的轉變。

擴展數據:

人臉圖像采集和檢測

人臉圖像采集:可以通過攝像機鏡頭采集異臉緣圖像,如靜態圖像、動態圖像、不同姿勢、不同表情等。當用戶在采集設備的拍攝範圍內時,采集設備會自動搜索並拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測:在實踐中,人臉檢測主要用於人臉識別的預處理,即精確標定人臉在圖像中的位置和大小。人臉圖像包含豐富的模式特征,如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征和Haar特征。人臉檢測就是挑出有用的信息,利用這些特征實現人臉檢測。

主流的人臉檢測方法是基於上述特點采用Adaboost學習算法。Adaboost算法是壹種分類方法,它將壹些弱分類方法結合起來,形成壹種新的強分類方法。

在人臉檢測過程中,利用Adaboost算法選取壹些最能代表人臉的矩形特征(弱分類器),根據加權投票法將弱分類器構造成強分類器,然後將幾個訓練好的強分類器串聯起來形成級聯分類器,有效提高了分類器的檢測速度。

百度百科-人臉識別

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