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光照变化是影响人脸识别测温考勤机的关键因素

日期:2022-03-28浏览:81次

  人脸识别测温考勤机所用的是一种识别技术,用于检测保存在数据集中的个人图像的面部。尽管其他身份识别方法可以更准确,但面部识别一直是研究的难点,因为它具有非干预性质,而且它对于人们来说是一种轻松的个人识别方法。
 
  人脸识别测温考勤机的人脸识别算法分为基于几何或基于模板的算法。基于模板的方法可以使用SVM(支持向量机)、PCA(主成分分析)、LDA(线性判别分析)、核方法或跟踪变换等统计工具构建。基于几何特征的方法主要分析局部人脸特征及其几何关系因此它也被称为基于特征的方法。
 
  基于外观的方法显示了一张包含多个图像的脸。被认为是高维向量的图像。该技术通常用于从图像分割中提取特征空间。另一方面,基于模型的方法尝试对人脸进行建模。将新样本实现到模型中,并用模型的参数对图像进行识别。
 
  基于外观的方法可以分为线性和非线性两类。PCA、LDA、IDA用于直接法,而核PCA用于非线性方法。另一方面,在基于模型的方法中可分为二维或三维非弹性束图匹配方法。
 
  光照变化是影响人脸识别性能的关键因素,对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败。我们在对其进行系统分析的基础上,考虑对其进行量化研究的可能性,其中包括对光照强度和方向的量化、对人脸反射属性的量化、面部阴影和照度分析等等。
 
  人脸检测不一定会使用深度学习技术,因为这里的技术要求相对低一些,只需要知道有没有人脸以及人脸在照片中的大致位置即可。

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