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銅川人臉識別的歷史發(fā)展

發(fā)布日期:2021-07-27
歷史瀏覽:19545次
作者:**管理員

**階段(1950s—1980s)初級階段:


人臉識別被當作一個一般性的模式識別問題,主流技術基于人臉的幾何結構特征。這集中體現(xiàn)在人們對于剪影(Profile)的研究上,人們對面部剪影曲線的結構特征提取與分析方面進行了大量研究。人工神經網(wǎng)絡也一度曾經被研究人員用于人臉識別問題中。較早從事 AFR 研究的研究人員除了布萊索(Bledsoe)外還有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。總體而言,這一階段是人臉識別研究的初級階段,非常重要的成果不是很多,也基本沒有獲得實際應用。


**階段(1990s)高潮階段:


這一階段盡管時間相對短暫,但人臉識別卻發(fā)展迅速,不但出現(xiàn)了很多經典的方法,例如Eigen Face, Fisher Face和彈性圖匹配;并出現(xiàn)了若干商業(yè)化運作的人臉識別系統(tǒng),比如*為**的 Visionics(現(xiàn)為 Identix)的 FaceIt 系統(tǒng)。 從技術方案上看, 2D人臉圖像線性子空間判別分析、統(tǒng)計表觀模型、統(tǒng)計模式識別方法是這一階段內的主流技術。

**布防圖.jpg

第三階段(1990s末~現(xiàn)在)


人臉識別的研究不斷深入,研究者開始關注面向真實條件的人臉識別問題,主要包括以下四個方面的研究:1)提出不同的人臉空間模型,包括以線性判別分析為代表的線性建模方法,以Kernel方法為代表的非線性建模方法和基于3D信息的3D人臉識別方法。2)深入分析和研究影響人臉識別的因素,包括光照不變人臉識別、姿態(tài)不變人臉識別和表情不變人臉識別等。3)利用新的特征表示,包括局部描述子(Gabor Face, LBP Face等)和深度學習方法。4)利用新的數(shù)據(jù)源,例如基于視頻的人臉識別和基于素描、近紅外圖像的人臉識別。


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