人工智能學習下人臉識別有哪些部分組成

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2021-12-31 10:52:28|已瀏覽：243次

人臉識別系統的組成

人臉識別算法主要包含三個模塊：

1、人臉檢測（Face Detection）
人臉檢測用于確定人臉在圖像中的大小和位置，即解決“人臉在哪里”的問題，把真正的人臉區域從圖像中裁剪出來，便于后續的人臉特征分析和識別。下圖是對一張圖像的人臉檢測結果。
2、人臉對齊（Face Alignment）
同一個人在不同的圖像序列中可能呈現出不同的姿態和表情，這種情況是不利于人臉識別的。所以有必要將人臉圖像都變換到一個統一的角度和姿態，這就是人臉對齊。它的原理是找到人臉的若干個關鍵點（基準點，如眼角，鼻尖，嘴角等），然后利用這些對應的關鍵點通過相似變換（Similarity Transform，旋轉、縮放和平移）將人臉盡可能變換到標準人臉。

3、人臉特征表征（Feature Representation）

在人臉表征階段，人臉圖像的像素值會被轉換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱為模板（template）。理想情況下，同一個主體的所有人臉都應該映射到相似的特征向量。

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