关于人脸识别

关于人脸识别

早在一个世纪以前，就有文章讨论人类自身对人脸的识别能力。研究证明虽然大多数人能够通过面部特征区分出身边的亲人、朋友，但极少有人能清晰表明这些人的具体相貌特征。更无法表达对整个人脸识别的过程。这意味着光靠机器仿生人类的人脸识别能力可能性并不大。

后来到了20世纪60年代，计算机逐渐普及，人工智能出现并逐渐发展。人类对人脸识别的研究更加有兴趣。

然而直到90年代，在科学家们的不断探索下，终于开发出了具有代表性的人脸识别算法。为后来人脸识别技术的应用打下了基础。

人脸识别的几个方法：

（1）几何特征的人脸识别 （ 算法识别快，但识别率较低）

（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别 （需要较多的训练样本，不便捷）

（3）神经网络人脸识别 (需要较多训练样本)

（4）弹xing 图匹配的人脸识别

（5）线段（Hausdorff)和距离(HLD)的人脸识别 （大表情情况下识别效果不好）

（6）支持定向机（SVM)的人脸识别 （需大量训练样本，训练时间长，方法难以实现）

当前刷脸设备采用了多个识别方法去提高识别结果，进一步说现在的识别技术主要是基于深度神经网络技术（CNN），通过人脸检测、关键点定位、特征提取和特征比对等技术手段，从图像或视频中发现，定位人脸识别出人脸所对应的身份。

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