人臉識別中1:1比對使用什么算法？Opencv支持三種人臉算法:1.特征臉pca算法2.費希爾算法3.直方圖算法一般商業(yè)軟件1: 1人臉識別用什么算法？深度學習如何計算人臉識別？二維方法主要有模板匹配

人臉識別中1:1比對使用什么算法？

Opencv支持三種人臉算法:

1.特征臉pca算法

2.費希爾算法

3.直方圖算法

一般商業(yè)軟件1: 1人臉識別用什么算法？

深度學習如何計算人臉識別？

二維方法主要有模板匹配法、奇異值特征法、子空間分析法、局部保持投影三維人臉識別法包括圖像特征法和模型變參數(shù)法。在特征臉方法的基礎上，提出了一種將Fisher線性判別分類應用于特征提取的方法，即利用Foley-Sammon變換構造Fisher最優(yōu)判別向量集，得到一個兼顧類內距離和類間距離的投影空間，從而提高特征臉方法的分類效果。實驗表明，該方法實用有效。PCA方法是人臉識別技術中廣泛使用的數(shù)據(jù)降維技術。當使用從PCA變換獲得的主分量重構原始人臉圖像時，可以最小化均方誤差。在傳統(tǒng)主成分分析的基礎上，提出了一種二維主成分分析方法，避免了從圖像矩陣到年輕向量的變換，在人臉識別中取得了令人滿意的結果。

1:1比如酒店、網(wǎng)吧、機場安檢等地方的人。都是和身份證上的照片比對，證明是自己。目前我們在車站坐公交車過安檢的時候，檢票員總是會把你的身份證和自己的進行比對，證明是不是你。這個場景是1:1的場景，據(jù)相關統(tǒng)計，人類視覺識別的準確率在95%左右，但是人 s眼睛累，車站安檢人員需要定時換班。目的是保持平均識別準確率。但在這種場景下，如果采用人臉識別技術，識別率可以達到百分之九十七甚至更高的準確率，系統(tǒng)設備不存在疲勞問題。

人臉識別系統(tǒng)架構和功能模塊分析？

人臉識別系統(tǒng)原理:

1.唯一性:每個人都有一張臉，不可復制，不可偽造，更有保障。

2.自然性好:人臉識別技術與人類(甚至其他生物)用于個體識別的生物特征相同，而其他生物特征如指紋、虹膜等不具備這一特征。

3、簡單方便:無需攜帶卡片，識別速度快，操作簡單方便。

4、非接觸性:無需接觸設備，無需擔心病毒的接觸感染，既衛(wèi)生又安全。

open cv dnn 實現(xiàn)原理？

基于深度學習的人臉識別系統(tǒng)有五個開源庫:OpenCV(計算機視覺庫)、Caffe(深度學習庫)、Dlib(機器學習庫)、libfacedetection(人臉檢測庫)、cudnn(gpu加速庫)。

OpenCV是Intel？開源計算計算機視覺庫。它由一系列C函數(shù)和少量C類組成，實現(xiàn)了圖像處理和計算機視覺中的許多通用算法。Opencv有一個跨平臺的中高層API，包含300多個C函數(shù)。它不依賴于其他外部庫——盡管也可以使用一些外部庫。