1樓：s藍色眼淚
人臉特徵引數應用於考勤機軟體時，資訊提取主要採取4個步驟進行：
提取兩隻眼睛的距離；
眼睛的傾角度；
眼睛、嘴巴的重心；
用乙個矩形標出每乙個特徵。
人臉識別中特徵提取的目的是什麼
2樓：網友
目的是提取類內差別小，類間差別大的鑑別人臉的數值。
公積金提取身份認證的時候跳轉支付寶人臉識別出來的資訊是別人 ,是怎麼回事
3樓：路偉房嘉美
我之前也遇到過這個問題，因為支付寶久未更新公升級的原因。可以嘗試把支付寶解除安裝了，重灌試試。
祝你好運。
4樓：網友
一般你支付寶實名認證的時候用的是什麼人的臉，那跳出來驗證的時候就是誰的臉，你看下是誰認證的就好了。
剛剛接觸用pca方法進行人臉識別，請教pca提取的是人臉的什麼特徵
5樓：匿名使用者
基於特徵臉(pca)的人臉識別方法特徵臉方法是基於kl變換的人臉識別方法，kl變換是影象壓縮的一種最優正交變換。高維的影象空間經過kl變換後得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特徵向量，這就是特徵臉方法的基本思想。
這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基於影象灰度的統計特性的。目前有一些改進型的特徵臉方法。
比如人臉灰度**40x40=1600個畫素點，用每個畫素的灰度值組成的矩陣代表這個人的人臉。那麼這個人人臉就要1600 個特徵。拿一堆這樣的樣本過來做pca，抽取得到的只是在統計意義下能代表某個樣本的幾個特徵。
人臉識別可以採用神經網 絡深度學習的思路，國內的colorreco在這邊有比較多的案例。
在人臉識別中，怎樣提取幾何特徵？
6樓：雪月之霏
根據人臉識別的識別原理，一般是以眼睛為基本定位點，原則上不低於35畫素的比對影象都可用於實際比對。先實現識別是否人臉，然後根據定位點進行人臉特徵點的佈設與測算，目前國內較為先進的演算法是按照此類演算法依據在目標人臉上設定2300個特徵點，然後生成識別**。進行比對時按照**與特徵點的吻合度進行比對。
一般會後置到萬分之幾的級別以提高識別相似度。
基於屬性的人臉識別的課題，即根據人臉低層特徵提取高層的屬性特徵(如性別、年齡、膚色、種族、髮型等)
7樓：網友
課程的話是 數字影象處理，另外到google學術搜「人臉識別」「face recognition」**應該很多的，可以先綜述入手，比如這篇**：face recognition: a literature survey。
這是理論基礎。
實驗的時候，用vc++和opencv 就看 《opencv教程——基礎篇》；若是matlab，熟悉基礎語法之後，多看看軟體幫助。兩者都包含很多基本的影象處理操作，用起來很方便。
如果是本科或者碩士的話，可以先動手實驗，對影象處理有一定了解後再看理論要求較高的**。
8樓：網友
你這個課題厲害，至少要熟悉建模，還有有豐富的生物學知識，最簡單的來說怎麼才能根據人臉特稱識別出性別呢？？必定有生物學依據把？
然後就是根據生物學知識進行建模了，最後還要編寫程式。
求介紹小區人臉識別門禁系統相關資訊
比如雲脈bai人臉識別 du門禁系統是以人臉zhi識別技術為核心，不需要通dao過手指或專門卡的觸發，只要人屬站在系統前，人臉識別門禁系統就會自動錄入操作員面部，並自動與後臺資訊進行比對，快速準確做出是否放行的結果，實現小區住戶自由進出，而對陌生人進行攔截，保障小區安全.小區的人臉識別門禁有什麼好處...
人臉識別總是失敗，人臉識別為什麼總是失敗
下列幾個因素，對人臉識別認證干擾因素比較大，可以從這些方面找原因 一是，光照，註冊司的光照和你現在認證時的光照強度和zd光照均勻度是否有很大變化，儘量保證與註冊時相似的光照條件 二是，戴眼鏡，即保證與註冊時是同一個專戴眼鏡狀態，之前註冊時沒戴，現在就不要屬戴，之前如果戴了，那麼認證的時候也要戴。三是...
人臉識別技術有哪些利弊？人臉識別有什麼用途？
好處 1.提供了一個非接觸的過程。與其他形式的人臉技術相比，使用人臉識別的最大好處之一是這種型別的技術提供了一個非接觸的過程。這種科學使得利用人臉技術很容易捕捉到人們的資訊，因為可以很容易地捕捉到這個人的面部影象。這種科學使人臉技術很容易捕捉到資訊，因為可以很容易地捕捉到人臉的影象，甚至從遠處捕捉。...