检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张芷瑜
出 处:《通讯世界》2019年第5期53-55,共3页Telecom World
摘 要:计算机以及网络通信技术高速发展使得人类利用生物特征来进行身份验证成为可能,由于人脸识别的方便性和可靠性,人脸识别逐渐在社会公共安全以及日常生活中扮演起了非常重要的角色。人脸检测,人脸校准,特征提取和分类这几个方面是一个完整人脸识别系统的处理步骤。其中,人脸校准对于人脸识别的准确性具有关键性影响,而人脸关键特征点的定位,是人脸校准的核心之一,直接影响到了人脸识别的精度。如果人脸特征定位不正确,可能会导致提取的脸部描述特征严重变形,即便是对人脸校准不准确也将导致识别性能的快速下降。因此,本文主要对基于关键点的人脸校准实现的问题进行研究,通过实现回归局部二值特征人脸校准算法,在保证有效人脸校准的同时尽量提取了人脸细节特征,具有较强的现实意义及研究价值。
关 键 词:人脸识别 人脸校准 特征提取 人脸特征 回归局部二值特征
分 类 号:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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