人臉識別防偽技術(shù)的幾種識別方法

人臉識別防偽技術(shù)是目前較為先進且可靠性高的身份識別技術(shù)，與以往使用指紋識別身份不同，人臉識別看似只需要拍照即可確認身份判斷為同一人，該項技術(shù)的使用方法簡單但技術(shù)含量高，人臉識別防偽技術(shù)采用區(qū)域特征分析算法，融合了計算機圖像處理技術(shù)和生物統(tǒng)計學原理，利用圖像處理技術(shù)從拍攝的照片或者視頻中提取人像特征點，利用生物統(tǒng)計學原理建立成一個數(shù)學模型，獲得一個人臉特征的模板，通過將該模板與被驗證者的人像進行特征對比分析得出一個相似值來判斷是否為同一人。接下來讓我們來了解一下人臉識別防偽技術(shù)是怎么識別人臉的，有哪些識別方法。

（1）幾何特征識別方法：幾何特征在人臉識別防偽技術(shù)的識別中指的是眼睛、鼻子、嘴巴部位等的形狀和它們之間的幾何關系，如相互之間的距離，這種識別方法的識別速度快，需要的內(nèi)存小，但識別準確率相對較低；

（2）基于特征臉（PCA即主分量分析技術(shù)）的人臉識別防偽技術(shù)方法：這是一種基于KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種最優(yōu)正交變換，高維的圖像空間經(jīng)過KL變換后得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，那么這些投影將被用作識別的特征矢量，但這種識別方法需要較多的訓練樣本，因此沒有主要被應用于人臉識別防偽技術(shù)的識別；

（3）神經(jīng)網(wǎng)絡識別方法：神經(jīng)網(wǎng)絡指的是模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型，它的輸入可以是降低分辨率的人臉圖像、局部區(qū)域的自相關函數(shù)或局部紋理的二階矩等，這種識別方法同樣需要較多的樣本進行訓練，因此也較少被應用于人臉識別防偽技術(shù)中；

（4）彈性圖匹配法：彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對于通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，并采用屬性拓撲圖（拓撲圖是指由網(wǎng)絡節(jié)點設備和通信介質(zhì)構(gòu)成的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖）來代表人臉，拓撲圖的任一頂點都包含了一個特征向量，是用來記錄人臉在該頂點位置附近的信息的，這種方法結(jié)合了灰度特性和幾何因素，在比對時可以允許圖像存在彈性形變，能夠克服一定程度的表情變化對識別的影響，也不需要多個樣本進行訓練，因此得以應用于人臉識別防偽技術(shù)的識別中；

（5）線段Hausdorff 距離識別方法（LHD方法）：LHD是基于從人臉灰度圖像中提取出來的線段圖，其定義的是兩個線段集之間的距離，LHD并不建立不同線段集之間線段的一一對應關系，因此它更能適應線段圖之間的微小變化，人臉識別的效果會更好；

（6）支持向量機識別方法（SVM識別方法）：支持向量機是統(tǒng)計模式識別領域的一個新的熱點，該方法的基本思想是試圖把一個低維的線性不可分的問題轉(zhuǎn)化成一個高維的線性可分的問題，根據(jù)較多的實驗結(jié)果表明SVM有較好的識別率，但是同樣需要大量的訓練樣本，因此目前尚不足以被應用于人臉識別防偽技術(shù)的識別功能。

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