当时的人脸识别研究引起了诸多学科领域研究者的浓厚兴趣,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,人脸识别是当代一项非常热门的计算机领域技术,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分个体。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像,以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码,而其输出则是一系列相似度得分,表明待识别的人脸的身份。
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?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。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。
举个例子,河北人脸识别系统,更容易理解一些。比如,计算机内部已经存放了包含数字1和7以及它们所对应的灰度矩阵。当新输入一张图像后,程序会自动计算它的矩阵与这些矩阵的相似度。相较于其他人类身份鉴别技术,酒店人脸识别系统,人脸识别系统在实际应用过程中既具有一定的优势。如果数据x是低维的、简单的,例如只有二维,那么分类很简单。但在计算机的世界里,小区门禁人脸识别系统,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。
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