G20峰會(huì) 人臉識(shí)別三大關(guān)鍵技術(shù)與四大特征

　　人臉識(shí)別四大特征

　　1、幾何特征：從面部點(diǎn)之間的距離和比率作為特征，識(shí)別速度快，內(nèi)存要求比較小，對(duì)于光照敏感度降低。

　　2、基于模型特征：根據(jù)不同特征狀態(tài)所具有概率不同而提取人臉圖像特征。

　　3、基于統(tǒng)計(jì)特征：將人臉圖像視為隨機(jī)向量，并用統(tǒng)計(jì)方法辨別不同人臉特征模式，比較典型的有特征臉、獨(dú)立成分分析、奇異值分解等。

　　4、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征：利用大量神經(jīng)單元對(duì)人臉圖像特征進(jìn)行聯(lián)想存儲(chǔ)和記憶，根據(jù)不同神經(jīng)單元狀態(tài)的概率實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉圖像準(zhǔn)確識(shí)別。

　　人臉識(shí)別是根據(jù)所提取的人臉圖像特征采用相關(guān)識(shí)別算法進(jìn)行人臉確認(rèn)或辨別。即將已檢測(cè)到的待識(shí)別人臉與數(shù)據(jù)庫中已知人臉進(jìn)行比較匹配，得出相關(guān)信息，該過程的關(guān)鍵是選擇適當(dāng)?shù)娜四槺碚鞣绞脚c匹配策略，系統(tǒng)的構(gòu)造與人臉的表征方式密切相關(guān)。一般根據(jù)所提特征而選擇不同識(shí)別算法進(jìn)行度量，常用的包括距離度量、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、k均值聚類等。