人脸局部特征如何识别
　　导语：人脸局部特征如何识别呢？作为模式识别和图像处理领域成功的应用之一，人脸识别在过去20年里一直都是研究热点。相比之下，人脸识别的普遍性、可采集性与被采集者的可接受性较高，这就具有了方便友好、易于接受、不易伪造等一系列优点。以下是小编跟大家介绍的内容，希望能够帮助到大家！
　　人脸局部特征如何识别
　　第一步，需要对局部区域进行定义；
　　第二步，人脸局部区域特征的提取，依据经过样本训练后得到的变换矩阵将人脸图像向量映射为人脸特征向量；
　　第三步，局部特征选择（可选）；后一步是进行分类。分类器多采用组合分类器的形式，每个局部特征对应一个分类器，后可用投票或线性加权等方式得到终识别结果。人脸识别综合运用了数字图像视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，核心技术是人脸识别算法。
　　目前人脸识别的算法有4种：
　　基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。
　　人脸局部特征识别技术解说：
　　作为人脸识别的第一步，人脸检测所进行的工作是将人脸从图像背景中检测出来，由于受图像背景、亮度变化以及人的头部姿势等因素影响使人脸检测成为一项复杂研究内容。
　　检测定位：
　　检测是判别一幅图像中是否存在人脸，定位则是给出人脸在图像中的位置。定位后得到的脸部图像信息是测量空间的模式，要进行识别工作，首先要将测量空间中的数据映射到特征空间中。
　　采用主分量分析方法：
　　原理是将一高维向量，通过一个特殊的特征向量矩阵，投影到一个低维的向量空间中，表征为一个低维向量，并且仅仅损失一些次要信息。通过对经过检测和定位过的人脸图像进行特征提取操作可以达到降低图像维数，从而可以减小识别计算量，提高识别精度的作用。
　　人脸识别系统采用基于特征脸的主成分分析法（PCA）：
　　根据一组人脸训练样本构造主元子空间，检测时，将测试图像投影到主元空间上，得到一组投影系数，再和各已知的人脸图像模式比较，从而得到检测结果。

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