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2024年5月31日发(作者:)
自动人脸识别基本原理
人脸识别经过近 40 年的发展,取得了很大的发展,涌现出
了大量的识别算法。这些算法的涉及面非常广泛,包括模式识别、
图象处理、计算机视觉、人工智能、统计学习、神经网络、小波
分析、 子空间理论与流形学习等众多学科。 所以很难用一个统一
的标准对这些算法进行分类。根据输入数据形式的不同可分为基
于静态图象的人脸识别与基于视频图象的人脸识别。 因为基于静
态图象的人脸识别算法同样合用于基于视频图象的人脸识别, 所
以惟独那些使用了时间信息的识别算法才属于基于视频图象的
人脸识别算法。接下来分别介绍两类人脸识别算法中的一些重要
的算法。
特征脸方法利用主分量分析进行降维与提取特征。主分量分
析是一种应用十分广泛的数据降维技术, 该方法选择与原数据协
方差矩阵前几个最大特征值对应的特征向量构成一组基, 以达到
最佳表征原数据的目的。 因为由主分量分析提取的特征向量返回
成图象时,看上去仍像人脸,所以这些特征向量被称为“特征
脸”。
在人脸识别中, 由一组特征脸基图象张成一个特征脸子空间,
任何一幅人脸图象(减去平均人脸后)都可投影到该子空间,得
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到一个权值向量。计算此向量与训练集中每一个人的权值向量之
间
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