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臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些能代表人臉的矩形特征(弱分類器),按照加權(quán)投i票的方式將弱分類器構(gòu)造為一個強(qiáng)分類器,再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器,有效地提高分類器的檢測速度。人臉圖像預(yù)處理人臉圖像預(yù)處理:對于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測結(jié)果,對圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾,往往不能直接使用,必須在圖像處理的早期階段對它進(jìn)行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。人臉識別技術(shù)的核心實(shí)際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識別算法。
人臉屬性識別和人臉特征提取這是兩項技術(shù)和算法,在這里一起說明,人臉屬性識別是識別出人臉的姿態(tài)、表情、年齡、性別的一項技術(shù),結(jié)合人臉配準(zhǔn)技術(shù)和人臉特征提取技術(shù)抓取五官特征點(diǎn),然后進(jìn)行屬性分析。在智能鎖實(shí)際使用過程中,人不可能每次都是保持同一個特定的角度,表情等等,也就是通過配準(zhǔn)技術(shù)、屬性識別技術(shù)、人臉特征提取技術(shù),深度不斷學(xué)習(xí),所以將會越來越好用。人臉配準(zhǔn)技術(shù)是定位出人臉上五官關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)的一項技術(shù),效果較好的人臉配準(zhǔn)技術(shù)基本通過深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn),所以在人臉識別智能鎖領(lǐng)域,也可以從此判斷出是這是不是一套的而且好用的人臉識別智能鎖。人臉比對面貌比對是對被檢測到的面貌像進(jìn)行身份確認(rèn)或在面像庫中進(jìn)行目標(biāo)搜索。純銅人臉識別鎖