今天我们来聊聊[人脸识别算法有哪些],以下10个是关于人脸识别算法有哪些的观点，希望能帮助到您找到想要的，更多人脸识别算法有哪几种相关的资讯继续关注本站。
人脸识别lbp算法简介
贡献用户名：【你可爱的老婆】 ，现在由道尔智控小编为你讲解与【人脸识别算法有哪些】的相关内容！
最佳答案人脸识别（Facial Recognition），就是通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，后判断出用户的真实身份。人脸识别技术基于局部特征区域的单训练样本人脸识别方法。第一步，需要对局部区域进行定义；第二步，人脸局部区域特征的提取，依据经过样本训练后得到的变换矩阵将人脸图像向量映射为人脸特征向量；第三步，局部特征选择（可选）；后一步是进行分类。分类器多采用组合分类器的形式，每个局部特征 对应一个分类器，后可用投票或线性加权等方式得到终识别结果。 人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，核心技 术是人脸识别算法。目前人脸识别的算法有 4 种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅 人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。
作为人脸识别的第一步，人脸检测所进行的工作是将人脸从图像背景中检测出来，由于受图像背景、亮度变化以及人的头部姿势等因素影响使人脸检测成为一项复杂研究内容。检测定位：检测是判别一幅图像中是否存在人脸，定位则是给出人脸在图像中的位置。定位后得到的脸部图像信息是测量空间的模式，要进行识别工作，首先要将测量空间中的数据映射到特征空间中。采用主分量分析方法，原理是将一高维向量，通过一个特殊的特征向量矩阵，投影到一个低维的向量空间中，表征为一个低维向量，并且仅仅损失一些次要信息。通过对经过检测和定位过的人脸图像进行特征提取操作可以达到降低图像维数，从而可以减小识别计算量，提高识别精度的作用。人脸识别系统采用基于特征脸的主 成分分析法（PCA），根据一组人脸训练样本构造主元子空间，检测时，将测试图像投影到 主元空间上，得到一组投影系数，再和各已知的人脸图像模式比较，从而得到检测结果。
以上就是道尔智控小编分享贡献者：（你可爱的老婆）贡献的关于“人脸识别lbp算法简介”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，接下来继续浅析下文用户【暗夜蔷薇】分享的“人脸识别技术在银行业务场景中有哪些应用？”的一些相关疑点做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别技术在银行业务场景中有哪些应用？
贡献用户名：【暗夜蔷薇】 ，现在由道尔智控小编为你探讨与【人脸识别算法有哪些】的相关内容！
最佳答案目前人脸识别技术已广泛应用于银行的各个业务场景当中，例如手机远程开户、VIP客户识别、刷脸取款、智慧门禁等。各个场景通常使用同⼀种人脸识别算法，但不同场景下的使用环境、用户人群都不尽相同，导致识别成功率不高，偶尔会出现误识别现象，影响客户体验。因此需根据不同应用场景单独设计算法，使用应用场景积累的图片训练算法模型，从而提升人脸识别准确率，给用户带来更好的使用体验。
智慧眼人脸识别模型训练平台以深度贴合银行的实际应用场景为基础，为用户提供人脸识别算法模型深度学习训练环境，平台包含数据处理、数据标注、模型训练、模型管理等核心功能，用户可通过点选的方式设置参数，利用可视化界面监控训练结果。通过训练最终输出不同应用场景的定制化人脸识别算法模型，有效提升识别准确率。
上文就是道尔智控小编分享贡献者：（暗夜蔷薇）回答的关于“人脸识别技术在银行业务场景中有哪些应用？”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续详述下文用户【菰单嚤迗轮】贡献的“人脸识别用到了哪些技术”的一些相关疑问做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别用到了哪些技术
贡献用户名：【菰单嚤迗轮】 ，现在由道尔智控小编为你探讨与【人脸识别算法有哪些】的相关内容！
最佳答案目前最普遍的是主成分分析法（PCA），但是由于人脸是非线性的，PCA这种线性方法往往会丢失人脸上的许多非线性成分，因而后面又出现了流形学习的算法，具体有这些：PCA、ICA、ISOMAP、KPCA、LPCA等等
以上就是道尔智控小编解答(菰单嚤迗轮)分析关于“人脸识别用到了哪些技术”的答案，接下来继续为你详解用户（同你赴远山）贡献“现在人脸识别最有效的算法”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
现在人脸识别最有效的算法
贡献用户名：【同你赴远山】 ，现在由道尔智控小编为你详解与【人脸识别算法有哪些】的相关内容！
最佳答案最好的人脸识别系统在理想情况下比人类识别的表现要好的多。但是一旦环境情况变糟，系统的表现就差强人意了。而计算机科学家们当然是非常想要开发出一种算法，在各种情况下都能够表现优异。
现在，中国香港大学的汤晓鸥教授和他的学生路超超（音译）宣布他们攻克了这个难题。他们开发了一种叫“高斯”的人脸识别算法首次超过了人类自身。
新的识别系统对于各种平台都能够提供人类级别的识别能力，从手机到电脑游戏中的人脸识别，从安全系统到密码控制等等。
任何一个人脸自动识别程序，首先要考虑的就是去构建一个合适的数据集来测试算法。那需要一个非常大范围的，各种各样的，带着各种复杂动作、光线和表情的，不同脸的图像，各种人种、年龄和性别都要考虑在内。然后还要考察服装、发型以及化妆等其他因素的影响。
比较幸运的是，已经有这么一个拥有各种不同人脸的标准数据库——Labelled Faces。它拥有超过13,000张不同人脸的图片，它们是从网络上收集的6000个不同的公众人物。更重要的是，每个人都拥有不止一张人脸图片。
当然也存在其他的人脸数据库，但是Labelled faces目前是计算机科学家们所公认的最具参考价值的测试数据集。
面部识别的任务是去比较两张不同的图片，然后判断他们是否是同一个人。（你可以试试看，能否看出这里展示的每对图片是否是同一个人。）
人类在这个数据库上的表现可以达到97.53%的准确度。但是没有任何一个计算机算法能够达到这个成绩。
直到这个新算法的出现。新的算法依照5点图片特征，把每张脸图规格化成一个150*120的像素图，这些特征分别是：两只眼睛、鼻子和嘴角的位置。
然后，算法把每张图片划分成重叠的25*25像素的区域，并用一个数学向量来描述每一个区域的基本特征。做完了这些，就可以比较两张图片的相似度了。
但是首先需要知道的是到底要比较什么。这个时候就需要用到训练数据集了。一般的方法是使用一个独立的数据集来训练算法，然后用同一个数据集中的图片来测试算法。
但是当算法面对训练集中完全不同的两张图片的时候，经常都会识别失败。“当图片的分布发生改变的时候，这种训练方法就一点都不好了。”超超和晓鸥说到。
相反，他们用四个拥有不同图片的，完全不同的数据集来测试“高斯”算法。举个例子，其中一个数据集是著名的Multi-PIE数据库，它包含了 337个不同的物体，从15种不同的角度，在19种不同的光照情况下，分别拍摄4组图片。另一个数据库叫做Life Photes包含400个不同的人物，每个人物拥有10张图片。
用这些数据库训练了算法后，他们最终让新算法在Labelled Faces数据库上进行测试。目标是去识别出所有匹配和不匹配的图片对。
请记住人类在这个数据库上的表现是97.53%的精确度。“我们的“高斯”算法能够达到98.52%的精确度，这也是识别算法第一次击败人类。”超超和晓鸥说到。
这是一个令人印象深刻的结果，因为数据中的照片包含各种各样不同的情况。
超超和晓鸥指出，仍然有很多挑战在等着他们。现实情况中，人们可以利用各种附加的线索来识别，比如脖子和肩膀的位置。“超过人类的表现也许只是一个象征性的成就罢了”他们说。
另一个问题是花费在训练新算法上的时间，还有算法需要的内存大小以及识别两幅图所需要的时间。这可以用并行计算和特制处理器等技术来加快算法的运行时间。
总之，精确的人脸自动识别算法已经到来了，而且鉴于现在的事实，这只会更快。
上文就是道尔智控小编解答贡献者：（同你赴远山）分析的关于“现在人脸识别最有效的算法”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，接下来继续讲析下文用户【限量版好姑娘】分享的“人脸识别原理及算法”的一些相关疑问做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别原理及算法
贡献用户名：【限量版好姑娘】 ，现在由道尔智控小编为你详解与【人脸识别算法有哪些】的相关内容！
最佳答案人脸识别（facial
recognition），就是通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，后判断出用户的真实身份。人脸识别技术基于局部特征区域的单训练样本人脸识别方法。第一步，需要对局部区域进行定义；第二步，人脸局部区域特征的提取，依据经过样本训练后得到的变换矩阵将人脸图像向量映射为人脸特征向量；第三步，局部特征选择（可选）；后一步是进行分类。分类器多采用组合分类器的形式，每个局部特征
对应一个分类器，后可用投票或线性加权等方式得到终识别结果。
人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，核心技
术是人脸识别算法。目前人脸识别的算法有
4
种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅
人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。
作为人脸识别的第一步，人脸检测所进行的工作是将人脸从图像背景中检测出来，由于受图像背景、亮度变化以及人的头部姿势等因素影响使人脸检测成为一项复杂研究内容。检测定位：检测是判别一幅图像中是否存在人脸，定位则是给出人脸在图像中的位置。定位后得到的脸部图像信息是测量空间的模式，要进行识别工作，首先要将测量空间中的数据映射到特征空间中。采用主分量分析方法，原理是将一高维向量，通过一个特殊的特征向量矩阵，投影到一个低维的向量空间中，表征为一个低维向量，并且仅仅损失一些次要信息。通过对经过检测和定位过的人脸图像进行特征提取操作可以达到降低图像维数，从而可以减小识别计算量，提高识别精度的作用。人脸识别系统采用基于特征脸的主
成分分析法（pca），根据一组人脸训练样本构造主元子空间，检测时，将测试图像投影到
主元空间上，得到一组投影系数，再和各已知的人脸图像模式比较，从而得到检测结果。
以上就是道尔智控小编解答(限量版好姑娘)解答关于“人脸识别原理及算法”的答案，接下来继续为你详解用户（肥熊一箩筐）分析“开源最好的人脸识别算法”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
开源最好的人脸识别算法
贡献用户名：【肥熊一箩筐】 ，现在由道尔智控小编为你分析与【人脸识别算法有哪些】的相关内容！
最佳答案在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。像现在 虹 软、百 度 都在做人脸识别算法。
以上就是道尔智控小编解答(肥熊一箩筐)解答关于“开源最好的人脸识别算法”的答案，接下来继续为你详解用户（人帅路子正）回答“人脸识别系统主要包括哪几个部分”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别系统主要包括哪几个部分
贡献用户名：【人帅路子正】 ，现在由道尔智控小编为你详解与【人脸识别算法有哪些】的相关内容！
最佳答案人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测。
以上就是道尔智控小编解答贡献者：（人帅路子正）贡献的关于“人脸识别系统主要包括哪几个部分”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续概述下文用户【帝良】分析的“java人脸识别开源算法”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
java人脸识别开源算法
贡献用户名：【帝良】 ，现在由道尔智控小编为你详解与【人脸识别算法有哪些】的相关内容！
最佳答案特征脸法（Eigenface）
特征脸技术是近期发展起来的用于人脸或者一般性刚体识别以及其它涉及到人脸处理的一种方法。使用特征脸进行人脸识别的方法首先由Sirovich和Kirby（1987）提出（《Low-dimensional procedure forthe characterization of human faces》），并由Matthew Turk和Alex Pentland用于人脸分类（《Eigenfaces for recognition》）。首先把一批人脸图像转换成一个特征向量集，称为“Eigenfaces”，即“特征脸”，它们是最初训练图像集的基本组件。识别的过程是把一副新的图像投影到特征脸子空间，并通过它的投影点在子空间的位置以及投影线的长度来进行判定和识别。
将图像变换到另一个空间后，同一个类别的图像会聚到一起，不同类别的图像会聚力比较远，在原像素空间中不同类别的图像在分布上很难用简单的线或者面切分，变换到另一个空间，就可以很好的把他们分开了。
Eigenfaces选择的空间变换方法是PCA（主成分分析），利用PCA得到人脸分布的主要成分，具体实现是对训练集中所有人脸图像的协方差矩阵进行本征值分解，得到对应的本征向量，这些本征向量就是“特征脸”。每个特征向量或者特征脸相当于捕捉或者描述人脸之间的一种变化或者特性。这就意味着每个人脸都可以表示为这些特征脸的线性组合。
局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）
局部二值模式（Local binary patterns LBP）是计算机视觉领域里用于分类的视觉算子。LBP，一种用来描述图像纹理特征的算子，该算子由芬兰奥卢大学的T.Ojala等人在1996年提出（《A comparative study of texturemeasures with classification based on featured distributions》）。2002年，T.Ojala等人在PAMI上又发表了一篇关于LBP的文章（《Multiresolution gray-scale androtation invariant texture classification with local binary patterns》）。这一文章非常清楚的阐述了多分辨率、灰度尺度不变和旋转不变、等价模式的改进的LBP特征。LBP的核心思想就是：以中心像素的灰度值作为阈值，与他的领域相比较得到相对应的二进制码来表示局部纹理特征。
LBP是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提升。
Fisherface
线性鉴别分析在降维的同时考虑类别信息，由统计学家Sir R. A.Fisher1936年发明（《The useof multiple measurements in taxonomic problems》）。为了找到一种特征组合方式，达到最大的类间离散度和最小的类内离散度。这个想法很简单：在低维表示下，相同的类应该紧紧的聚在一起，而不同的类别尽量距离越远。1997年，Belhumer成功将Fisher判别准则应用于人脸分类，提出了基于线性判别分析的Fisherface方法（《Eigenfaces vs. fisherfaces:Recognition using class specific linear projection》）。
以上就是道尔智控小编解答贡献者：（帝良）回答的关于“java人脸识别开源算法”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续述说下文用户【菁菁学校】分析的“人脸识别主流算法”的一些相关疑问做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别主流算法
贡献用户名：【菁菁学校】 ，现在由道尔智控小编为你讲解与【人脸识别算法有哪些】的相关内容！
最佳答案人脸识别原理就是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。
人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
人脸识别是采用的分析算法。
人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。
以上就是道尔智控小编解答(菁菁学校)分析关于“人脸识别主流算法”的答案，接下来继续为你详解用户（染烛墨笺）回答“什么是3d人脸识别技术”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
什么是3d人脸识别技术
贡献用户名：【染烛墨笺】 ，现在由道尔智控小编为你详解与【人脸识别算法有哪些】的相关内容！
最佳答案人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。
人脸识别是指能够识别或验证图像或视频中的主体的身份的技术。首个人脸识别算法诞生于七十年代初 [1,2]。自那以后，它们的准确度已经大幅提升，现在相比于指纹或虹膜识别 [3] 等传统上被认为更加稳健的生物识别方法，人们往往更偏爱人脸识别。
让人脸识别比其它生物识别方法更受欢迎的一大不同之处是人脸识别本质上是非侵入性的。比如，指纹识别需要用户将手指按在传感器上，虹膜识别需要用户与相机靠得很近，语音识别则需要用户大声说话。
相对而言，现代人脸识别系统仅需要用户处于相机的视野内（假设他们与相机的距离也合理）。这使得人脸识别成为了对用户最友好的生物识别方法。
这也意味着人脸识别的潜在应用范围更广，因为它也可被部署在用户不期望与系统合作的环境中，比如监控系统中。人脸识别的其它常见应用还包括访问控制、欺诈检测、身份认证和社交媒体。
扩展资料
最新的人脸识别技术，不仅能够指示性别与估计年龄，还能够辨别个人的面部表情。由于它属于人工智能与深度学习的范畴，随着技术的进一步发展，经解读与分析而得出关涉隐私的信息，可想而知会越来越多。多到足以为任何个人勾勒准确的用户画像。
人们对人脸识别技术的普遍接受，要么是基于一厢情愿的盲目乐观，要么是选择性地无视或低估风险的结果。总而言之，就是在信息匮乏的情况下，做出了有失偏颇的判断。这也正是人脸识别技术一直未成为公共话题的重要原因。
参考资料来源：百度百科-人脸识别技术
今天的内容先分享到这里了，读完本文（人脸识别算法有哪些）人脸识别算法有哪几种的相关解答之后，是否是您想找的答案呢？想要了解更多，敬请关注本站(ask.drzk.cn),您的关注是给小编最大的鼓励。
