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人脸识别技术是计算机视觉领域的重要应用,通过分析图像或视频中的人脸特征来实现身份验证或识别。其核心流程通常包含以下几个关键环节:
人脸检测:首先需要从图像中定位人脸的位置,常见的方法包括基于Haar特征的级联分类器或深度学习方法(如SSD、YOLO等)。
特征提取:检测到人脸后,系统会提取面部特征点(如眼睛、鼻子、嘴巴的位置)或通过深度学习模型(如FaceNet、ArcFace)生成高维特征向量。
特征匹配:将提取的特征与数据库中的已知特征进行比对,计算相似度(如欧氏距离或余弦相似度),从而判断是否为同一人。
实现时需注意光照条件、姿态变化和遮挡等因素的影响,可通过数据增强或使用更鲁棒的模型优化效果。