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技術文章

人臉識別系統(tǒng)的構建

閱讀：440發(fā)布時間：2019-8-7

 　　人臉識別系統(tǒng)的構建
 
　　自七十年代以來，人臉識別已經(jīng)成為了計算機視覺和生物識別領域被研究多的主題之一。基于人工設計的特征和傳統(tǒng)機器學習技術的傳統(tǒng)方法近來已被使用非常大型的數(shù)據(jù)集訓練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡取代。在這篇論文中，我們對流行的人臉識別方法進行了全面且新的文獻總結，其中既包括傳統(tǒng)方法（基于幾何的方法、整體方法、基于特征的方法和混合方法），也有深度學習方法。
 
　　人臉識別系統(tǒng)通常由以下構建模塊組成：
 
　　人臉檢測。人臉檢測器用于尋找圖像中人臉的位置，如果有人臉，就返回包含每張人臉的邊界框的坐標。
 
　　人臉對齊。人臉對齊的目標是使用一組位于圖像中固定位置的參考點來縮放和裁剪人臉圖像。這個過程通常需要使用一個特征點檢測器來尋找一組人臉特征點，在簡單的2D對齊情況中，即為尋找適合參考點的佳仿射變換。圖3b和3c展示了兩張使用了同一組參考點對齊后的人臉圖像。更復雜的3D對齊算法還能實現(xiàn)人臉正面化，即將人臉的姿勢調整到正面向前。
 
　　人臉表征。在人臉表征階段，人臉圖像的像素值會被轉換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱為模板（template）。理想情況下，同一個主體的所有人臉都應該映射到相似的特征向量。
 
　　人臉匹配。在人臉匹配構建模塊中，兩個模板會進行比較，從而得到一個相似度分數(shù)，該分數(shù)給出了兩者屬于同一個主體的可能性。

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