人像識別的基本方法？人像識別的方法有很多。人像識別的主要方法有:(1)基于幾何特征的人臉識別方法:幾何特征可以是眼睛、鼻子、嘴巴等的形狀。以及它們之間的幾何關(guān)系(比如它們之間的距離)。這些算法識別速度

人像識別的基本方法？

人像識別的方法有很多。人像識別的主要方法有:

(1)基于幾何特征的人臉識別方法:幾何特征可以是眼睛、鼻子、嘴巴等的形狀。以及它們之間的幾何關(guān)系(比如它們之間的距離)。這些算法識別速度快，內(nèi)存小，但識別率低。

(2)基于特征臉(PCA)的人臉識別方法:特征臉方法是一種基于KL變換的人臉識別方法，KL變換是一種用于圖像壓縮的最優(yōu)正交變換。KL變換后的高維圖像空間得到一組新的正交基，保留重要的正交基，由此可以生成一個低維線性空間。如果假設(shè)人臉在這些低維線性空間中的投影是可分的，那么這些投影就可以作為識別的特征向量，這就是特征臉方法的基本思想。這些方法需要更多的訓(xùn)練樣本，并且完全基于圖像灰度的統(tǒng)計特性。目前有一些改進的特征臉方法。

(3)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入可以是分辨率降低的人臉圖像、局部區(qū)域的自相關(guān)函數(shù)、局部紋理的二階矩等。這種方法還需要更多的樣本進行訓(xùn)練，而在很多應(yīng)用中，樣本的數(shù)量是非常有限的。

(4)基于彈性圖匹配的人臉識別方法:彈性圖匹配方法定義了二維空間中對常見人臉變形不變的距離，用一個屬性拓?fù)鋱D來表示人臉。拓?fù)鋱D的任意頂點都包含一個特征向量，用來記錄頂點位置附近人臉的信息。該方法結(jié)合了灰度特征和幾何因素，可以允許圖像在比較時有彈性變形，在克服表情變化對識別的影響方面取得了很好的效果，同時也不再需要為單個人訓(xùn)練多個樣本。

(5)基于Hausdorff距離(LHD)的人臉識別方法:心理學(xué)研究表明，識別等高線圖(如漫畫)的速度和準(zhǔn)確率并不比識別灰度圖差。LHD基于從人臉灰度圖像中提取的線圖，定義了兩個線段集之間的距離。不同的是，LHD并沒有在不同線段集合中的線段之間建立一一對應(yīng)的關(guān)系，因此更適合線段圖之間的微小變化。實驗結(jié)果表明，LHD在不同光照條件和不同姿態(tài)下的識別效果都很好，但在大表情情況下識別效果不佳。

(6)支持向量機(SVM)人臉識別方法:SVM是統(tǒng)計模式識別領(lǐng)域的新熱點，它試圖使學(xué)習(xí)機器在經(jīng)驗風(fēng)險和泛化能力上達成妥協(xié)，從而提高學(xué)習(xí)機器的性能。支持向量機主要解決一個2-分類問題，其基本思想是試圖將一個低維線性不可分問題轉(zhuǎn)化為高維線性可分問題。通常的實驗結(jié)果表明，SVM有很好的識別率，但它需要大量的訓(xùn)練樣本(每類300個)這在實際應(yīng)用中往往是不現(xiàn)實的。而且支持向量機的訓(xùn)練時間長，方法復(fù)雜，如何得到這個函數(shù)也沒有統(tǒng)一的理論。

零基礎(chǔ)如何入門計算機圖像識別？

AI這個東西，無論是學(xué)界還是業(yè)界巨頭都說它好，畢竟它發(fā)展了幾十年，李開復(fù)也為它站臺過，所以我們這種不缺錢的公司一直想嘗試這種高科技。作為一個100多人的坐標(biāo)國際貿(mào)易的文化傳媒公司，日常工作中有太多的行政、會計、數(shù)據(jù)的事情需要整理。前段時間聽說業(yè)內(nèi)朋友的公司為了提高工作效率引入了OCR圖像字符識別技術(shù)，用來處理各種復(fù)雜的文檔。反饋給我們領(lǐng)導(dǎo)后，領(lǐng)導(dǎo)同意引進。經(jīng)過一段時間的測試，同事反映體驗并沒有傳說中那么酸，一些模糊的文檔和文字資料還是需要人工識別和輸入。同事和老板滿心期待，以為從此可以解放雙手，結(jié)果卻是這一幕，真的很煩。當(dāng)然最尷尬的還是我。我很好地端著這個鍋。具體原因向客服反映過幾次，也沒說清楚。唯一可以肯定的是，AI不是有錢就能玩的東西，在落地應(yīng)用層面還是有不盡如人意的地方。在普惠時代。amp惠特尼艾，像我們公司這樣的情況會越來越少嗎？表達期望...