CYS人臉識別工具是一款在辦公的時候經常會用到的一款軟件,這款軟件可以通過靜態、動態圖像來人臉識別,同時CYS人臉識別工具還有人臉檢測的功能等等,非常方便,還能根據位置定位,用途非常廣泛,需要的用戶快來下載吧!
1、人臉圖像采集
不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來,比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方麵都可以得到很好的采集。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。
2、人臉檢測
人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理,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,並利用這些特征實現人臉檢測。
主流的人臉檢測方法基於以上特征采用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。
人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征(弱分類器),按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器,再將訓練得到的若幹強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器,有效地提高分類器的檢測速度。
3、人臉圖像預處理
對於人臉的圖像預處理是基於人臉檢測結果,對圖像進行處理並最終服務於特征提取的過程。係統獲取的原始圖像由於受到各種條件的限製和隨機幹擾,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。對於人臉圖像而言,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、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。
4、人臉圖像特征提取
人臉識別係統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換係數特征、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:一種是基於知識的表征方法;另外一種是基於代數特征或統計學習的表征方法。
基於知識的表征方法主要是根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助於人臉分類的特征數據,其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成,對這些局部和它們之間結構關係的幾何描述,可作為識別人臉的重要特征,這些特征被稱為幾何特征。基於知識的人臉表征主要包括基於幾何特征的方法和模板匹配法。
5、人臉圖像匹配與識別
提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配,通過設定一個閾值,當相似度超過這一閾值,則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較,根據相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類:一類是確認,是一對一進行圖像比較的過程,另一類是辨認,是一對多進行圖像匹配對比的過程。
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