人脸识别的研究不断深入,研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题,主要包括以下四个方面的研究:
1)提出不同的人脸空间模型,包括以线性判别分析为代表的线性建模方法,以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。
2)深入分析和研究影响人脸识别的因素,包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。
3)利用新的特征表示,包括局部描述子(Gabor Face, LBP Face等)和深度学习方法。
4)利用新的数据源,例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。
芜湖一路机电的人脸识别一体机具有以下七大优势:
1.***性:采取独特的混合人脸识别算法,识别精度更高,识别速度更快。
2.多样化:支持数据来源的多样化,动态人脸捕抓、手机拍摄、摄像机抓取,照片扫描等多种方式;支持现场捕抓照片与数据库中照片自动匹配检索;
3.***低成本化:合理配置和选取合适的产品软硬件型号,使整个系统稳定、***、可靠、低成本运行。
4.快速化:普通照片中提取人脸特征值,极大地降低了数据存储空间,加快了比对查询速度,单台计算机对比速度为每秒5~300万张(因选用的面纹模板而异);
5.方便性:完善的照片比对功能,比对方式多,比对准确率高,比对速度快,支持全局人脸识别和分部人脸部件的人脸识别(化装问题),系统操作清晰,相关工作人员和***用户都能方便的使用系统。
6.实用性:适合于各国人种,不受种族肤色及性别的影响,不受面部表情,胡须和发型等变化的影响。
7.简易性:支持现场捕抓照片与库中照片自动匹配检索照片库的***链接访问。
第壹阶段(1950s—1980s)初级阶段
人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题,主流技术基于人脸的几何结构特征。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上,人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工***网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事 AFR 研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。总体而言,这一阶段是人脸识别研究的初级阶段,非常重要的成果不是很多,也基本没有获得实际应用。
第二阶段(1990s)高潮阶段
这一阶段尽管时间相对短暂,人脸识别功能,但人脸识别却发展迅速,不但出现了很多经典的方法,还出现了若干商业化运作的人脸识别系统,人脸识别门禁识别,比如***为知名的 Visionics(现为 Identix)的 FaceIt 系统。 从技术方案上看, 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。
第三阶段(1990s末~现在)
人脸识别的研究不断深入,研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题,六安人脸识别,主要包括以下四个方面的研究:
1)提出不同的人脸空间模型,人脸识别原理,包括以线性判别分析为代表的线性建模方法,以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。
2)深入分析和研究影响人脸识别的因素,包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。
3)利用新的特征表示,包括局部描述子(Gabor Face, LBP Face等)和深度学习方法。
4)利用新的数据源,例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。
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