人臉識(shí)別是通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)人臉圖像的處理與分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉的自動(dòng)識(shí)別和識(shí)別的一種技術(shù)。
其基本原理如下:
人臉檢測(cè):在圖像或視頻流中,通過(guò)算法來(lái)自動(dòng)識(shí)別和定位人臉的位置。常用的算法有Haar級(jí)聯(lián)、HOG、SSD、YOLO等。
特征提取:從人臉圖像中提取出特征,常用的算法包括PCA、LDA、局部二值模式(LBP)、深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等。
特征匹配:將特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中保存的人臉特征進(jìn)行比對(duì),通過(guò)比對(duì)結(jié)果判斷是否為同一個(gè)人。匹配算法主要有歐氏距離、余弦相似度、漢明距離等。
決策判斷:根據(jù)特征匹配的結(jié)果進(jìn)行決策,判斷是否通過(guò)識(shí)別。常用的決策算法有SVM、Adaboost、隨機(jī)森林等。
需要注意的是,在實(shí)際應(yīng)用中,人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性往往受到光線、姿態(tài)、表情、遮擋等多種因素的影響,因此需要采用一系列的技術(shù)手段來(lái)提高識(shí)別的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性,如增加訓(xùn)練樣本、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、集成學(xué)習(xí)等。