动态人脸识别-***无忧「在线咨询」

人脸识别识别算法。

基于光照估计模型理论

提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。

优化的形变统计校正理论

基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论

强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；

的实时特征识别理论

该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到很好的匹配效果。

人脸识别具有的优势。

人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。

不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗的。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于***识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集***，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。

人脸识别走进生活。

人脸识别技术始于20世纪70年代，但直到近几年才得到广泛应用，这是为什么呢？因为人脸识别1大的难点就是对人脸图像中的数值进行处理和分析，提取可以区分不同人的关键特征。

在2014年之前，人脸识别一直都在尝试人工设计这样的特征。在2014年之前的十几年里，为普遍的人脸识别方法是统计人脸局部区域（比如左眼区域）中出现某种“微模式”的程度或数量，这类特征一般被称为“局部特征”。这种方法在采集条件好、被识别人主动配合的情况下可以取得非常不错的效果，但在复杂多变的人脸识别场景中，正确率可能连90%都达不到。