百度人體檢測演算法

A. 人臉識別技術利用的是什麼原理

人臉識別，特指利用分析比較人臉視覺特徵信息進行身份鑒別的計算機技術。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，人臉追蹤偵測，自動調整影像放大，夜間紅外偵測，自動調整曝光強度；它屬於生物特徵識別技術，是對生物體（一般特指人）本身的生物特徵來區分生物體個體。

人臉識別技術包含三個部分：（1）人臉檢測面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，並分離出這種面像。一般有下列幾種方法:①參考模板法首先設計一個或數個標准人臉的模板，然後計算測試採集的樣品與標准模板之間的匹配程度，並通過閾值來判斷是否存在人臉；②人臉規則法由於人臉具有一定的結構分布特徵，所謂人臉規則的方法即提取這些特徵生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉③樣品學習這種方法即採用模式識別中人工神經網路的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器④膚色模型法這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。⑤特徵子臉法這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，並基於檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合採用。（2）人臉跟蹤面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體採用基於模型的方法或基於運動與模型相結合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。（3）人臉比對面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，並找出最佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要採用特徵向量與面紋模板兩種描述方法：①特徵向量法該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然後再計算出它們的幾何特徵量，而這些特徵量形成一描述該面像的特徵向量。②面紋模板法該方法是在庫中存貯若干標准面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板採用歸一化相關量度量進行匹配。此外，還有採用模式識別的自相關網路或特徵與模板相結合的方法。人臉識別技術的核心實際為「局部人體特徵分析」和「圖形/神經識別演算法。」這種演算法是利用人體面部各器官及特徵部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與資料庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低於1秒。

B. 人臉識別怎麼實現

人臉識別的實現方法如下：

（1）參考模板法：首先設計一個或數個標准人臉的模板，然後計算測試採集的樣品與標准模板之間的匹配程度，並通過閾值來判斷是否存在人臉。

（2）人臉規則法：由於人臉具有一定的結構分布特徵，所謂人臉規則的方法即提取這些特徵生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉。

（3）樣品學習法：這種方法即採用模式識別中人工神經網路的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器。

（4）膚色模型法：這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。

（5）特徵子臉法：這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，並基於檢測樣品與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

C. 人臉識別技術小知識有哪些

人臉識別技術是指利用分析比較的計算機技術識別人臉。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，其中包括人臉追蹤偵測，自動調整影像放大，夜間紅外偵測，自動調整曝光強度等技術。

人臉識別技術屬於生物特徵識別技術，是對生物體（一般特指人）本身的生物特徵來區分生物體個體。

(1)人臉檢測

面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，並分離出這種面像。一般有下列幾種方法：

①參考模板法

首先設計一個或數個標准人臉的模板，然後計算測試採集的樣品與標准模板之間的匹配程度，並通過閾值來判斷是否存在人臉；

②人臉規則法

由於人臉具有一定的結構分布特徵，所謂人臉規則的方法即提取這些特徵生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉；

③樣品學習法

這種方法即採用模式識別中人工神經網路的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；

④膚色模型法

這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。

⑤特徵子臉法

這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，並基於檢測樣品與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合採用。

(2)人臉跟蹤

面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體採用基於模型的方法或基於運動與模型相結合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。

(3)人臉比對

面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，並找出最佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。主要採用特徵向量與面紋模板兩種描述方法：

①特徵向量法

該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然後再計算出它們的幾何特徵量，而這些特徵量形成一描述該面像的特徵向量。

②面紋模板法

該方法是在庫中存貯若干標准面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板採用歸一化相關量度量進行匹配。此外，還有採用模式識別的自相關網路或特徵與模板相結合的方法。

人臉識別技術的核心實際為「局部人體特徵分析」和「圖形/神經識別演算法。」這種演算法是利用人體面部各器官及特徵部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與資料庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低於1秒。

識別過程

一般分三步：

(1)首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機採集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件，並將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼貯存起來。

(2)獲取當前的人體面像。即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像，或取照片輸入，並將當前的面像文件生成面紋編碼。

(3)用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的「面紋編碼」方式是根據人臉臉部的本質特徵和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化，具有強大的可靠性，從而使它可以從百萬人中精確地辨認出某個人。人臉的識別過程，利用普通的圖像處理設備就能自動、連續、實時地完成。

技術流程

人臉識別系統主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像採集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特徵提取以及匹配與識別。

人臉圖像採集及檢測

人臉圖像採集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭採集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的採集。當用戶在採集設備的拍攝范圍內時，採集設備會自動搜索並拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理，即在圖像中准確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特徵十分豐富，如直方圖特徵、顏色特徵、模板特徵、結構特徵及Haar特徵等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，並利用這些特徵實現人臉檢測。

主流的人臉檢測方法基於以上特徵採用Adaboost學習演算法，Adaboost演算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。

人臉檢測過程中使用Adaboost演算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特徵(弱分類器)，按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

人臉圖像預處理

人臉圖像預處理：對於人臉的圖像預處理是基於人臉檢測結果，對圖像進行處理並最終服務於特徵提取的過程。系統獲取的原始圖像由於受到各種條件的限制和隨機 干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、雜訊過濾等圖像預處理。對於人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補 償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。

人臉圖像特徵提取

人臉圖像特徵提取：人臉識別系統可使用的特徵通常分為視覺特徵、像素統計特徵、人臉圖像變換系數特徵、人臉圖像代數 特徵等。人臉特徵提取就是針對人臉的某些特徵進行的。人臉特徵提取，也稱人臉表徵，它是對人臉進行特徵建模的過程。人臉特徵提取的方法歸納起來分為兩大 類：一種是基於知識的表徵方法；另外一種是基於代數特徵或統計學習的表徵方法。

基於知識的表徵方法主要是根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助於人臉分類的特徵數據，其特徵分 量通常包括特徵點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特 征，這些特徵被稱為幾何特徵。基於知識的人臉表徵主要包括基於幾何特徵的方法和模板匹配法。

人臉圖像匹配與識別

人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特徵數據與資料庫中存儲的特徵模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸 出。人臉識別就是將待識別的人臉特徵與已得到的人臉特徵模板進行比較，根據相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一 進行圖像比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程。

衡量人臉識別的演算法能力：拒識率、誤識率、通過率，准確率。

D. 人體行為識別有哪些演算法

人體行為識別前已仿氏有的方法主要分為三大類：基於模板的方法，基於概率統計的方法和基於語義的方法。

模板匹配是一種較早用在人體運動識別上的方法,將運動圖像序列轉化為一個或一組靜態的模板，通過將待識別樣本的模板與已知的模板進行匹配獲得識別結果。

在行為識別中，基於模板匹配的演算法可以分為幀對幀匹配方法和融合匹配方法。

主要方法有：運動能量圖像（MEI）和運動歷史圖像（MHI），基於輪廓的平均運動形狀（MMS）和基於運動前景的平均運備鍵散動能量（AME）等。

概率統計方法進行運動識別是把運動的每一種靜態姿勢定義為一個狀態或者一個狀態的 *** ，通過亮宴網路的方式將這些狀態連接起來，狀態和狀態之間的切換採用概率來描述。

主要有隱馬爾科夫模型HMM， 最大熵馬爾科夫模型（MEMM），條件隨機場（CRF）等。

E. 人臉識別的演算法

1、人體面貌識別技術的內容
人體面貌識別技術包含三個部分：
（1） 人體面貌檢測
面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，並分離出這種面像。一般有下列幾種方法：
①參考模板法
首先設計一個或數個標准人臉的模板，然後計算測試採集的樣品與標准模板之間的匹配程度，並通過閾值來判斷是否存在人臉；
②人臉規則法
由於人臉具有一定的結構分布特徵，所謂人臉規則的方法即提取這些特徵生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉；
③樣品學習法
這種方法即採用模式識別中人工神經網路的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；
④膚色模型法
這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。
⑤特徵子臉法
這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，並基於檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合採用。
（2）人體面貌跟蹤
面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體採用基於模型的方法或基於運動與模型相結合的方法。
此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
（3）人體面貌比對
面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，並找出最佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要採用特徵向量與面紋模板兩種描述方法：
①特徵向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然後再計算出它們的幾何特徵量，而這些特徵量形成一描述該面像的特徵向量。
②面紋模板法
該方法是在庫中存貯若干標准面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板採用歸一化相關量度量進行匹配。
此外，還有採用模式識別的自相關網路或特徵與模板相結合的方法。
人體面貌識別技術的核心實際為「局部人體特徵分析」和「圖形/神經識別演算法。」這種演算法是利用人體面部各器官及特徵部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與資料庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低於1秒。
2、人體面貌的識別過程
一般分三步：
（1）首先建立人體面貌的面像檔案。即用攝像機採集單位人員的人體面貌的面像文件或取他們的照片形成面像文件，並將這些面像文件生成面紋（Faceprint）編碼貯存起來。
（2）獲取當前的人體面像
即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像，或取照片輸入，並將當前的面像文件生成面紋編碼。
（3）用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對
即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的「面紋編碼」方式是根據人體面貌臉部的本質特徵和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化，具有強大的可靠性，從而使它可以從百萬人中精確地辯認出某個人。
人體面貌的識別過程，利用普通的圖像處理設備就能自動、連續、實時地完成。