《人臉特徵表達與識別》是2019年科學出版社出版的圖書，作者是狄嵐、梁久禎。
是指該識別方式同人類（甚至其它生物）進行個體識別時所利用的生物特徵相同。例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區分和確認身份的，另外具有自然性的識別還有語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者...
除了特定部位的特徵外，人臉的整體特徵也會影響個體對面部表情的識別。整體特徵的影響可以表現在多個方面，包括面部結構、人臉的形態和性別等。面部結構是指面孔上各個部位之間的空間關係及布局信息。面部特徵的表示 面部特徵的表示大致可以分...
人臉識別技術是指利用分析比較的計算機技術識別人臉。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，其中包括人臉追蹤偵測，自動調整影像放大，夜間紅外偵測，自動調整曝光強度等技術。人臉識別技術屬於生物特徵識別技術，是對生物體（一般特指人）...
人臉識別算法是指在檢測到人臉並定位面部關鍵特徵點之後，主要的人臉區域就可以被裁剪出來，經過預處理之後，饋入後端的識別算法。識別算法要完成人臉特徵的提取，並與庫存的已知人臉進行比對，完成最終的分類。2014年3月，香港中文大學信息...
《人臉特徵表達與識別》是2019年科學出版社出版的圖書，作者是狄嵐、梁久禎。內容簡介 《人臉特徵表達與識別》介紹近年來人臉識別領域的關鍵技術，如特徵提取、表示，機器學習以及模式識別方法，重點介紹人臉特徵的光照預處理、圖像粒表示與...
面部識別軟體必須能夠首先識別出面孔（這取決於它自身的技術水平），然後再測量每張面孔的各種特徵。如果照鏡子，您會發現臉具有一些可辨別的標誌。臉上的凸出部分和凹陷部分構成了不同的面部特徵。Visionics將這些標誌定義為節點。人臉大約有...
人臉檢測的英文名稱是Face Detection. 人臉檢測問題最初來源於人臉識別（Face Recognition）。人臉識別的研究可以追溯到上個世紀六、七十年代，經過幾十年的曲折發展已日趨成熟。來源 人臉檢測是自動人臉識別系統中的一個關鍵環節。早期的...
面部是人體最重要的生物特徵之一，而面部研究主要集中在人臉識別方面，人臉的表達模型分為2D人臉和3D人臉。傳統2D人臉識別由於無法記錄臉部的深度信息，獲取、識別人臉數據並不完整，在碰到照片、視頻、矽膠面套等假體攻擊時有較高風險。而...
《視覺感知啟發的單樣本人臉特徵表示與識別方法研究》是依託河海大學，由劉凡擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 人臉識別技術發展至今已經取得了顯著進展，但非可控條件下的人臉識別仍然存在很多問題有待解決，而單樣本問題則進一步...
表情特徵提取是指對人臉的器官特徵、紋理區域和預定義的特徵點進行定位和提取。它是人臉表情識別中的核心步驟，是識別技術的關鍵，它決定著最終的識別結果，直接影響識別率的高低。介紹 人臉特徵提取算法需要對人臉的器官特徵、紋理區域和預...
該方法被認為是第一種有效的人臉識別方法。這些特徵向量是從高維矢量空間的人臉圖像的協方差矩陣計算而來。生成特徵臉 一組特徵臉可以通過在一大組描述不同人臉的圖像上進行主成分分析（PCA）獲得。任意一張人臉圖像都可以被認為是這些標準...
1.5.2 圖像表示與特徵提取 1.5.3 圖像識別 第2章 人臉識別研究綜述 2.1 研究現狀 2.2 常用的靜態人臉圖像識別方法 2.2.1 幾何特徵方法 2.2.2 特徵臉方法 2.2.3 局部特徵分析技術 2.2.4 模板匹配 2.2.5 圖匹配 2....
所述1）採集待識別人臉圖像和1）採集用戶人臉圖像是：使用紅外LED照明光源對被採集人臉進行照射，在採集過程中還對可見光進行過濾；所述2）提取待識別模板和2）提取用戶特徵模板的步驟依次是：1）檢測人臉；2）定位眼睛位置；3）正規化...
它廣泛採用區域特徵分析算法，融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理於一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特徵點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型，具有廣闊的發展前景。意義 ceo周軍表示：人臉識別技術是基於人的臉部...
在此圖像上採用一些特定的特徵提取方式，如：局部二元模式（Local Binary Pattern，LBP）特徵，可以進一步消除圖像的單調變化，得到完全光照無關的特徵表達。近年來，近紅外人臉識別在實際生活中已經有了諸多套用，如：“深圳－香港生物護照...
同樣是基於圖片進行搜尋，人臉識別和以圖搜圖並不一樣。百度資深工程師陶吉告訴創事記，百度人臉識別首先並不關注完整的圖像結構，其次顏色也沒有任何意義。最主要的特徵表達來自於臉部紋理，並進行一些再加工。具體算法作為商業機密，難以對...
人臉識別技術的核心算法包括：檢測定位、建模、紋理變換、表情變換、模型統計訓練、識別匹配等關鍵步驟，其中最關鍵的技術包括兩部分：人臉檢測（Face Detect）和人臉識別（Face Identification）。檢測技術核心稱為：疊代動態局部特徵分析(SDLFA...
因此，本項目結合手機人臉識別/認證的實際需求，圍繞複雜環境下低複雜度手機人臉檢測和特徵提取兩個科學問題，開展手機人臉識別/認證關鍵技術研究。主要創新研究包括：（1）真實光照環境下手機人臉檢測與特徵提取算法研究；（2）低解析度條件下...
3D人臉識別研究尚處在初級階段，有諸多問題還沒有得到有效解決。本課題將就①三維人臉信息的有效採集方法；②三維人臉不變性特徵的確定與提取方法；③光照、姿態、表情變化的魯棒識別算法等問題進行深入研究，同時，構建一個研究平台，為3D...
人臉識別則是在上述照片和圖像序列中識別某個人臉圖像，其中採用小波變換的人臉特徵提取技術，以保持人臉表示的多樣性和唯一性，同時將人臉特徵數據進行壓縮，實現最小的數據量攜帶信息量的最大化。3) LTE無線網路模組，主要完成LTE無線網路...
