計算機和信息技術(shù)正迅速融入人們的日常生活。由于生物特征具有獨特性推動了新興識別方法的發(fā)展,引起了人們的廣泛關(guān)注,被應(yīng)用在安防、支付、解鎖、案件偵破等領(lǐng)域。雖然人臉識別技術(shù)已經(jīng)取得了很大的成功,但人臉識別技術(shù)仍然面臨著一些挑戰(zhàn),比如:人臉相似性、人臉姿態(tài)、光照、表情、遮擋、年齡變化、成像場景的變化以及種族人臉特征識別等等,最主要的挑戰(zhàn)來自于人臉圖像數(shù)據(jù)的收集,小型數(shù)據(jù)收集過程中所付出的人工代價較少,然而目前大多數(shù)關(guān)于人臉識別的算法模型都需要大量的樣本數(shù)據(jù)才能表現(xiàn)出最好的性能,但現(xiàn)實情況中很難收集到這樣的數(shù)據(jù)集。一些主流的人臉識別算法很難廣泛地應(yīng)用在現(xiàn)實場景中,首先當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中樣本數(shù)據(jù)有限時模型訓(xùn)練的樣本數(shù)不足易導(dǎo)致過擬合現(xiàn)象,其次,樣本圖像具有較高的相似度和復(fù)雜的特征結(jié)構(gòu)時,在分類任務(wù)中很難區(qū)分類內(nèi)和類間樣本距,導(dǎo)致誤識別或識別精度不明顯等問題,另外一點就是算法的偏差問題,也就是說不同的算法在同一種人臉中的識別精度有所不同,各有各的優(yōu)缺點。因此,分析不同算法的性能,如何選擇最優(yōu)的識別方法,如何從人臉圖像相似度較大的少量多樣化的訓(xùn)練樣本中提取有效地判別特征,保證人臉識別模型的實時性和算法的... 

【文章來源】：伊犁師范大學(xué)新疆維吾爾自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

人臉識別技術(shù)的應(yīng)用

基于小樣本數(shù)據(jù)集的人臉識別算法比較研究3圖1-1人臉識別技術(shù)的應(yīng)用圖1-2人臉識別算法的基本流程姿態(tài)表情光照遮擋圖1-3人臉檢測及特征點定位在過去的一些年中，人臉識別己成為計算機視覺和模式識別領(lǐng)域中的一個前沿課題，在工業(yè)界與學(xué)術(shù)界受到了廣泛地關(guān)注。與其他身份鑒別方法相比人臉識別具有如下的幾個優(yōu)點：1）在獲取面部圖像時不與客戶發(fā)生肢體上的接觸，可以在客戶無意識下進(jìn)行檢測；2）用戶在使用人臉識別系統(tǒng)時只需要利用手機上自帶攝像頭、數(shù)碼相機、或者普通的成像設(shè)備即可，用起來很方便；3）指紋，虹膜等方法是沒有經(jīng)過特殊訓(xùn)練的人，我們無法利用指紋和虹膜圖像來對他人進(jìn)行身份識別，而基于面部識別技術(shù)與人類的習(xí)慣一致，人和機器都可以使用人臉圖片進(jìn)行識別，并且在人臉識別系統(tǒng)中，整個人臉識別的過程不需要用戶主動的進(jìn)行參與，只需要系統(tǒng)對采集圖像并且完成檢測以及

基于小樣本數(shù)據(jù)集的人臉識別算法比較研究3圖1-1人臉識別技術(shù)的應(yīng)用圖1-2人臉識別算法的基本流程姿態(tài)表情光照遮擋圖1-3人臉檢測及特征點定位在過去的一些年中，人臉識別己成為計算機視覺和模式識別領(lǐng)域中的一個前沿課題，在工業(yè)界與學(xué)術(shù)界受到了廣泛地關(guān)注。與其他身份鑒別方法相比人臉識別具有如下的幾個優(yōu)點：1）在獲取面部圖像時不與客戶發(fā)生肢體上的接觸，可以在客戶無意識下進(jìn)行檢測；2）用戶在使用人臉識別系統(tǒng)時只需要利用手機上自帶攝像頭、數(shù)碼相機、或者普通的成像設(shè)備即可，用起來很方便；3）指紋，虹膜等方法是沒有經(jīng)過特殊訓(xùn)練的人，我們無法利用指紋和虹膜圖像來對他人進(jìn)行身份識別，而基于面部識別技術(shù)與人類的習(xí)慣一致，人和機器都可以使用人臉圖片進(jìn)行識別，并且在人臉識別系統(tǒng)中，整個人臉識別的過程不需要用戶主動的進(jìn)行參與，只需要系統(tǒng)對采集圖像并且完成檢測以及


本文編號：3479112