石家庄人脸识别技术有哪些识别方法

特征识别--特征脸

MIT实验室的特克（Turk）和潘特（Pentland）提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内较负盛名的 人脸识别方法。其后的很多石家庄人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关 量(Normalized Correlation)方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。

渔夫脸识别法

贝尔胡米尔等提出的 Fisherface人脸识别方法是这一时期的另一重要成果。该方法 首先采用主成分分析（PCA）对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析（LDA）的方法 变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该方法目前仍然是主流的人脸 识别方法之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的 LDA 判 别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。

弹性图匹配法

石家庄人脸识别其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的**点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处 的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换12特征，称为Jet；边的属性则为不同特征点之间的几何 关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化搜索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点， 同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识 别过程。该方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模