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发布时间:2022-03-12 03:08:08
这一过程叫做监督学习下的训练。由清晰的人脸照转化出的象素值矩阵,应当设计出什么样的函数f(x)转化为特征值呢?近几年,传统的身份鉴别技术已经不足以满足人们的需求,在这种情况下,人脸识别技术脱颖而出,无论在科研方面还是在实践应用方面,人脸识别系统都取得了重大的突破,并且在各行各业也扮演着越来越重要的角色。接下来,就是电脑主动去区分不同的人脸,人类能够通过眼睛大小、鼻子高低、肤色等外部形态轻松地分辨不同的两张人脸,利用电脑分辨人脸,就需要对图像进行量化,得到脸部的 128 个特征测量值,进一步计算出欧式距离值,终即可确定你是不是你。
通过矩阵表示图像后,图像的各种处理就转化为数学问题,可以使用数学的理论和方法进行解决,而这正是计算机所擅长的。生物识别技术是一种通过人类的生物特征进行身份认证的技术,目前手形识别、***识别、人脸识别、发音识别、虹膜识别等生物识别技术的发展已经相对成熟。这一过程叫做监督学习下的训练。由清晰的人脸照转化出的象素值矩阵,应当设计出什么样的函数f(x)转化为特征值呢?
这个问题的依赖于分类问题。即,先不谈特征值,首先如何把照片集合按人正确的分类?这里就要先谈谈机器学习。可以从有限的训练集样本中把算法很好的泛化。所以,我们先找到有限的训练集,设计好初始函数f(x;w),并已经量化好了训练集中x->y。对图像中的人脸信息进行***与提取;对不同的人脸信息进行分类处理,并将信息传递给人脸识别系统;对比人脸特***息相似度,并确认身份。
简单起见,就使用两个矩阵对应元素之差的之和或者平方和等,计算机进行快速运算,找到相似的矩阵,然后将其所代表的数字进行输出。但在计算机的世界里,只有0和1,想要通过辨识矩阵内容并将结果输出,就必须建立矩阵到结果的映射。这样,输入一张图片,经过处理和计算后,才能输出一个数字。大家都知道,计算机能够识别和处理的是二进制,不管我们输入的是文本、图像、声音,计算机都是用一定长度的二进制串进行存储和处理。
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