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深圳市中捷智安科技有限公司
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閱讀：126發布時間：2022-2-20
人臉識別翼閘基于統計特征的人臉識別方法
人臉識別翼閘基于統計特征的人臉識別方法，這種方法相比于幾何特征的人臉識別方法，此方法考慮到了消除外界環境干擾可能對人臉識別造成的負面影響。此方法的識別原理是先對被對比圖像進行分析，尋找一種特定的方式將被對比圖像分解至以像素點為較小單位，再將所有像素點映射至另外的投影空間。通過尋找兩個投影空間之間域變換的規律，來判斷被比對圖像和比對圖像之間的相似度。
目前，基于統計特征的人臉識別方法主要有如下三種：主成分分析方法、獨立分量分分析以及線性鑒別分析方法。其中，主成分分析方法算法可以將原來的高分辨率圖像，進行線性降維，通過降維后的人臉識別，達到相比于不降維人臉識別更快的識別速度，提高總體識別效率，但要求圖像中的人臉必須為全部正面面容;獨立分量分析算法相比于PCA算法更注重對人臉面部一-些非主要器官的局部細節進行分析，可以給出更加準確的識別匹配率，但由于算法計算量是非常巨大的，導致算法計算分析時間過長，無法滿足大部分對識別時間有要求的（如過閘旅客用戶群體）條件需求:線性鑒別分析方法算法的核心是找到一個函數，使得被比對圖像在此函數方向的投影后的樣本空間離散度達到峰值。
人臉識別翼閘基于這種方法計算，整體來說準確度高，不容易出現識別錯誤的現象，同時也存在一定的不足，就是計算時間沒有那么快，所以一般用于審核比較嚴格的進出場所，出入境口岸，這些地方審核非常嚴格，精度要求也高，那么這種方式是非常合適的。
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