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特征脸(PCA)的人脸识别方法:特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法,KL变换是图像压缩的一种正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基,人脸识别报价,保留其中重要的正交基,由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性,就可以将这些投影用作识别的特征矢量,人脸识别找哪家,这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本,而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
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人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中,一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,而第二类的变化应该消除,人脸识别费用,因为它们可以代表同一个个体。通常称、一类变化为类间变化(inter-class difference),北京人脸识别,而称第二类变化为类内变化、对于人脸,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
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