人臉識別簡約素雅模板演示教學.pptx

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1、數(shù)字圖像處理人臉識別竹影軒FaceRecognitionＣｏｎｔｅｎｔ1234人臉識別的定義（Definition）人臉識別的組成（Component）人臉識別具體算法（algorithm）總結(jié)（summary）人臉識別的組成圖像采集圖像預處理特征提取匹配與識別一個完整的人臉識別系統(tǒng)包括人臉檢測與定位、人臉特征提取、分類識別等人臉識別的具體算法基于線性子空間分析的人臉特征提取——主成分分析方法(PCA)123ＰＣＡ算法簡介ＰＣＡ算法的主要步驟ＰＣＡ在人臉識別中的應用是模式識別領(lǐng)域中一種重要的特征提取方法，該方法通過K．L變換展開式來提取樣本的主

2、要特征。由于它保留了原向量在其協(xié)方差矩陣最大特征值對應的特征向量方向上的投影一主分量(PrincipalComponents)，所以稱為主成分分析。人臉識別的具體算法ＰＣＡ算法簡介利用較少數(shù)據(jù)的特征對樣本進行描述以達到降低特征空間維數(shù)的目的，根據(jù)樣本點在多維空間的位置分布，以樣本點在空間中變化最大方向，即方差最大方向，作為差別矢量來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征提取。主成分分析（Principal?Component?Analysis，簡稱PCA）ＰＣＡ算法核心思想人臉識別的具體算法ＰＣＡ算法主要步驟及公式將m×n的人臉圖像，重新排列為m×n維的列向量則所有的

3、訓練圖像經(jīng)此變換后得到一組列向量：{xi}，xi∈R＾nmi=1,．．，N，其中N代表訓練樣本集中圖像的個數(shù)。將圖像看成一隨機列向量，并通過訓練樣本對其均值向量和協(xié)方差矩陣進行估計。假設(shè)我們有N個樣本數(shù)據(jù){xn},每個樣本數(shù)據(jù)是D維，我們希望樣本數(shù)據(jù)映射到M

4、人臉識別的具體算法ＰＣＡ算法主要步驟及公式均值向量μ通過下式估計：協(xié)方差矩陣ST估計：則將投影變換矩陣A取為ST的前k個最大特征值對應的特征向量。利用以下變換式對原圖像進行去相關(guān)并降維：人臉識別的具體算法ＰＣＡ算法在人臉識別中的應用在訓練階段，每個已知人臉Ｒｉ映射到特征臉子空間，得到ｍ維向量：在識別階段，首先把待識別圖像Ｒ映射到特征臉子空間，得到向量：區(qū)別人臉與非人臉：計算原始圖像Ｒ與其有特征空間重建的圖像Ｒｆ之間的距離?采用最小距離法對人臉進行分類人臉識別的具體算法ＰＣＡ算法在人臉識別中的應用123總結(jié)人臉特征穩(wěn)定性差：人臉有極強可塑性的三維

5、柔性皮膚表面，會隨著表情、年齡而發(fā)生改變。總結(jié)人臉識別的缺陷可靠性、安全性較低：很多人面孔之間差別非常微妙（雙胞胎）總結(jié)人臉識別的缺陷總結(jié)人臉識別的缺陷圖像的設(shè)置過程決定了人臉圖像識別系統(tǒng)必須面對不同的光照條件、視角、距離變化等非常困難的視覺問題。這些成像因素都會極大影響人臉圖像的表現(xiàn)，從而使得識別性能不夠穩(wěn)定。總結(jié)人臉識別的缺陷圖像采集受各種外界影響很大，因此識別性能低總結(jié)人臉識別的用途出入控制單位、公司、政府的考勤，海關(guān)用于門禁公共安全協(xié)助公安破案，如幫助公安機關(guān)進行自動身份識別、在機場、車站、碼頭等地用于可疑分子跟蹤信息安全利用人臉識別技

6、術(shù)可以加強局域網(wǎng)和廣域網(wǎng)的安全性，并且可以解除必須記錄各復雜用戶名、密碼的煩惱人機交互人臉識別還可以應用于虛擬現(xiàn)實、視頻會議等場合。人臉識別技術(shù)的研究涉及模式識別、計算機視覺、人工智能、圖像處理、心理學、生理學和認知科學等多學科THANKYOU人臉識別