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深圳格莱美智控酒店智能控制系统 人脸识别的方法有哪些

来源:格莱美智控 浏览: 发布日期:2018-06-19 17:38【

  

 

  人脸识别是生物识别技术中一项热门的计算机技术研究领域,它只要是指通过对生物体本身的生物特征来区分每个生物体个体。,主要包括了对脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等的识别。因此相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别等等。

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        那么这些人脸识别,又是如何做到精准、高效的识别率的呢?现在就来介绍几种人脸识别的方法:

  

 

  一、几何特征人脸识别法

  几何特征人脸识别法主要是指系统可以根据眼、鼻、嘴等的形状,以及这些五官之间的几何关系(如相互之间的距离)来进行人像识别。不过尽管这些算法识别有着速度快的特点,但是识别率还是较低。

  

 

  二、PCA人脸识别法

  所谓PAC即基于KL变换的人脸识别方法,是图像压缩的一种最优正交变换。主要是高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基,系统在保留其中较为重要的正交基后,再由这些基张成低维线性空间。当人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性时,就可以将这些投影用作识别的特征矢量。这种识别方法需要较多的训练样本,而且完全是基于图像灰度的统计特性的,所以目前有一些改进型的特征脸方法。

  

 

  三、神经网络人脸识别法

  神经网络的输入不仅可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数,还可以是局部纹理的二阶矩等,这一识别法同样需要进行较多的样本训练。

  四、弹性图匹配人脸识别法

  弹性图匹配人脸识别法是在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离,并采用属性拓扑图来代表人脸的识别方法。该方法结合了生物特征的几何因素和灰度特性,使系统在比对时允许图像存在弹性形变,同时对于单个人也不再需要多个样本采用多个样本进行训练。

  

 

  五、SVM人脸识别法

  SVM人脸识别法即支持向量机识别,是统计模式识别领域中的一个新热点,它试图通过学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协,从而提高学习机的性能。SVM人脸识别法有着较好的识别率,但是也需要大量的训练样本,每类至少300个,所以在实际应用当中是及其不易普及的;加上训练时间长,实现方法复杂以及函数的取法目前没有统一的理论,因此在生活中SVM人脸识别法并不常用。

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