识别模糊

资 源 简 介

识别模糊

详 情 说 明

人脸识别系统在复杂环境下面临着图像模糊、光照变化等挑战，传统神经网络往往难以稳定处理。模糊神经网络通过引入模糊逻辑层，使系统能够像人类一样处理"部分正确"的输入信息，比如对低分辨率人脸进行概率化特征匹配。

关键技术层面，Kalman滤波常用于动态追踪环节，通过预测-校正机制缓解运动模糊带来的坐标偏移。而在MATLAB仿真阶段，开发者会先对采集图像进行模糊化预处理（如高斯噪声注入），以此测试算法在极端条件下的鲁棒性。这种模糊化操作实际模拟了摄像头抖动、对焦失误等现实场景。

现代系统通常采用混合架构：前端用传统CNN提取眼部/嘴部等关键点，后端接入模糊推理模块评估特征可信度。当识别置信度低于阈值时，系统会自动触发Kalman滤波进行运动补偿，形成"检测-模糊评估-矫正"的闭环。这种设计显著提升了地铁闸机、移动支付等场景的通过率。