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更新時(shí)間：2022-10-29 08:53:32瀏覽次數(shù)：1032次
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人臉識(shí)別是視覺模式識(shí)別的細(xì)分問題，也可能是難以解決的問題
人臉識(shí)別是視覺模式識(shí)別的細(xì)分問題，也可能是難以解決的問題。事實(shí)上，我們每個(gè)人都在進(jìn)行視覺模式識(shí)別。我們通過眼睛獲得視覺信息。這些信息通過大腦處理被識(shí)別為有意義的概念。下面就來簡(jiǎn)述幾種比較常見的人臉識(shí)別的方法：
1、基于模板匹配的人臉識(shí)別的方法
該方法將待處理的人臉圖像直接與數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有模板匹配，并選擇匹配相似的模板圖像作為待處理圖像的分類。但是，由于數(shù)據(jù)庫(kù)中每個(gè)人的模板圖像數(shù)量有限，不能復(fù)蓋現(xiàn)實(shí)中的所有復(fù)雜情況，簡(jiǎn)單的模板匹配只利用相關(guān)信息，對(duì)背景、光、表情等非相關(guān)信息非常敏感。因此，該方法只適用于理想條件下的人臉識(shí)別，不適用于實(shí)際場(chǎng)景。
2、基于代數(shù)基本特征的人臉識(shí)別的方法
該的方法主要通過對(duì)待處理圖片的灰度分布進(jìn)巧代數(shù)變化或矩陣分解來實(shí)現(xiàn)。比較常見的的方法有：主成分分析法（PCA）、線性判別分析法（LDA）及隱馬爾科夫法（HMM）等。
3、基于基本特征臉（PCA）的人臉識(shí)別的方法
基本特征臉的方法是基于KL轉(zhuǎn)換的人臉識(shí)別的方法，KL轉(zhuǎn)換是圖像壓縮的正交換。高維度的圖像空間在KL轉(zhuǎn)換后獲得了新的正交基礎(chǔ)，保留了其中重要的正交基礎(chǔ)，這些基礎(chǔ)可以形成低維度的線性空間。假設(shè)人臉在這些低維度線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影作為識(shí)別的基本特征矢量，這就是基本特征臉的方法的基本思想。
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