硚口動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別-南北德信門業(yè)經(jīng)營部

人臉識(shí)別

人臉圖像特征提取：人臉識(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識(shí)的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。

同一人的不通照片提取出的特征，在特征空間里距離很近，不同人的臉在特征空間里相距較遠(yuǎn)。

再來考慮人臉識(shí)別領(lǐng)域的兩個(gè)問題：人臉驗(yàn)證和人臉識(shí)別。

在光照較差，遮擋，形變（大笑），側(cè)臉等諸多條件下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難提取出與“標(biāo)準(zhǔn)臉”相似的特征，異常臉在特征空間里落到錯(cuò)誤的位置，導(dǎo)致識(shí)別和驗(yàn)證失敗。這是現(xiàn)代人臉識(shí)別系統(tǒng)的局限，一定程度上也是深度學(xué)習(xí)（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的局限。

穩(wěn)定性強(qiáng):人臉識(shí)別服務(wù)已成功應(yīng)用于微眾銀行、天天P圖等眾多實(shí)際場景中，動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別，經(jīng)過海量用戶和復(fù)雜場景的驗(yàn)證，服務(wù)運(yùn)行穩(wěn)定，魯棒性強(qiáng)，能夠?yàn)橛脩籼峁┛煽康淖R(shí)別體驗(yàn)。

算法領(lǐng)1先:基于高維 LBP、PCA、LDA 聯(lián)合貝葉斯、度量學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等全1面的算法，并根據(jù)每種場景，訓(xùn)練優(yōu)化模型，達(dá)到低時(shí)延。

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