关于人脸识别的问题,有没有大神给解答一下啊 5C

我需要做的是两张图片对比是不是一个人,不是从大量的人脸中找一个人,这种人脸比对有什么好的算法,还是直接用欧氏距离来做,有没有大神懂得

7个回答

人脸识别技术包含三个部分:

(1)人脸检测

面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法:

①参考模板法

首先设计一个或数个标准人脸的模板,然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度,并通过阈值来判断是否存在人脸;

②人脸规则法

由于人脸具有一定的结构分布特征,所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸;

③样品学习法

这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法,即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器;

④肤色模型法

这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

⑤特征子脸法

这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间,并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。

值得提出的是,上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。

(2)人脸跟踪

面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外,利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。

(3)人脸比对

面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说,将采样到的面像与库存的面像依次进行比对,并找出最佳的匹配对象。所以,面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法:

①特征向量法

该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性,然后再计算出它们的几何特征量,而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。

②面纹模板法

该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板,在进行比对时,将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外,还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。

你是要自己写个对比算法吗 我都是调用的百度接口

  1. 人脸检测,先框出人脸的范围,尽可能对齐,就是shape相同
  2. 人脸特征,主流的64特征点,也有更优秀的108点的貌似,得到这些特征点,也叫关键点
  3. 可以用ResNet,进行人脸的描述子提取,如果用的是64特征点,返回的就是一个128D的向量
  4. 对两幅图的描述子进行计算欧式距离
  5. 设置一个阈值,小于这个值得即可判断是同一个人
sansha01
sansha01 阈值多少合适,怎么我看的网上的是0.6,我的用0.6不太合适呢
大约 2 年之前 回复

直接调用第三方的接口就可以了,你要做的只是上传两张图片

disshowi
disshowi 回复sansha01: 自己写涉及到算法,而且效率低,人脸识别算法虽说有开源,但真正开发起来是很漫长的,更不要说商用了
大约 2 年之前 回复
sansha01
sansha01 想自己写,不想调用接口
大约 2 年之前 回复

还是第三方 接口好些,稳定

在哪里找第三方接口啊,我是外行人士

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