人臉圖像采集及檢測原理和方法是什么？

發布時間：2020-01-10

不同的人臉圖像通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測在實際中主要在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等，人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現人臉檢測。 主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權投 票的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。希望我查到的資料對您有幫助。

人臉圖像采集及檢測基于知識的表征方法，其原理主要是根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

人臉圖像采集、檢測的原理和方法基本上可以歸結為三類，即：基于幾何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

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