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三维和传统人脸识别有什么不同?

       传统人脸识别算法通过从人脸的图像中提取来识别人脸特征。例如,算法可以分析眼睛,鼻子,颧骨和下巴的相对位置,大小和形状。应用采集的人脸特征用于搜索与其匹配的其他图像,然后帅选出与其最为匹配的人脸。


       其它算法正常化的面部图像库,仅保存是用于面部识别有用图像中的数据。然后将探测图像与面部数据进行比较。最早的成功系统之一是基于模板匹配技术应用于一组显著的面部特征,提供一种压缩的面部表示。识别算法可以分为两个主要的方法,几何,看看区别特征,或光度学,这是一个统计方法,将图像蒸馏成数值,并将其与模板进行比较以消除差异。


       流行的识别算法包括使用特征脸的主成分分析,线性判别分析,使用Fisherface算法的弹性束图匹配,隐马尔可夫模型,使用张量表示的多线性子空间学习以及神经元动态链接匹配。


       声称能够提高准确性的新兴趋势是维人脸识别。该技术使用3D传感器来捕捉关于脸部形状的信息。然后这些信息用于识别脸部表面的特征,例如眼窝,鼻子和下巴的轮廓。3D人脸识别的一个优点是它不像其他技术那样受光照变化的影响。它还可以从一系列视角中识别脸部,包括个人资料视图。来自脸部的三维数据点极大地提高了人脸识别的精度。通过开发复杂的传感器,可以更好地捕捉3D面部图像,从而加强3D研究。传感器通过将结构化的光投射到脸上来工作。多达十几个或更多的这些图像传感器可以放置在同一个CMOS芯片上 - 每个传感器捕获不同的光谱部分。即使是完美的3D匹配技术也可能对表情敏感。


       一种新的方法是通过使用三个指向不同角度的跟踪相机来引入捕捉3D图像的方法;一个摄像机将指向主体的前面,第二个摄像机指向一侧,第三个摄像机以一定角度指向。所有这些相机将一起工作,因此它可以实时跟踪主体的脸部,并能够面对检测和识别。


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