2021年人脸识别技术的应用背景及研究现状_第1页
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1.下几个方面（1）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）验证识别工作，从而实现自动化智能管理。24（4＞入□控制入□控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入□处的安全检查，也包括了在迸入计算机系统或情报系统前的身份验证。（5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析入的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档棄管理，入脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。2.M"MedialabAllabCMUHuman-ComputerInterfaceInstitute.MicrosoftResearch,英国的DepartmentofEngineeringinUniversityofCambridge样本是否入脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较多。但是由于入脸特征的变化很大固定的元素，一种方法是手工构造参数化的曲线和曲面以表征入脸中的杲些非固定特征，如眼睛，方法是将模板与测试图像迸行弹性匹配，并加入惩罚机制，利用某种能量函数表示匹配程度。的尖键是精确的区分性和数据维数的降低。Kohonen自组Fisher网络作为分类器。CMUFeraud等利用多个神经网络多层感知器（MLP）和约束产生式模型（CGMConstrainedGenerativeModel）,实现了一WEBShang-HungLin等训练了三个基于概率决策的神经网络（PDBNNProbabilisticDecisionBasedNeuralNetwork），M）Samaria等人HMMAdaBoost3.入脸识别技术在国内的研80年代，主要的研究单位有清华大学，哈尔滨3D面剪影识别做了一定的研究，并实现了正，侧面互相参照的识别系统。彭辉、张长水等对''特征4.因主要有以下的几个方面入脸图像的获取过程中的不确定性（如光的方向，以及光的强度等）。入脸模式的多样性（如胡须，眼镜，发型等）。入脸塑性变形的不确定性（如表情等）。所涉及的领域知识的综合性（如心理学，医学，模式识别，图像处理，数学等）。正因为在人脸识别的过程中存在上述的各种各样的问题，因此在实际的检测和识别过程中，当这些因素叠加3D是目前在实际应用中使用得最多的一类方法，其主要原因是由于代数特征矢量（即人脸图像在特征空间的投影结果）对角度，表情等因素都具有一定的稳定性。但对于光照而言，似乎效果并不太明显。这种代数的特征识别方法，无法应用于人脸的表情识别。从某种意义上来说，人脸识别的各种方法，实际上就是

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