各种图像识别方法 人像识别的基本方法？
人像识别的基本方法？
人像识别的方法有很多。人像识别的主要方法有:
(1)基于几何特征的人脸识别方法:几何特征可以是眼睛、鼻子、嘴巴等的形状。以及它们之间的几何关系(比如它们之间的距离)。这些算法识别速度快，内存小，但识别率低。
(2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法:特征脸方法是一种基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是一种用于图像压缩的最优正交变换。KL变换后的高维图像空间得到一组新的正交基，保留重要的正交基，由此可以生成一个低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间中的投影是可分的，那么这些投影就可以作为识别的特征向量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要更多的训练样本，并且完全基于图像灰度的统计特性。目前有一些改进的特征脸方法。
(3)基于神经网络的人脸识别方法:神经网络的输入可以是分辨率降低的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这种方法还需要更多的样本进行训练，而在很多应用中，样本的数量是非常有限的。
(4)基于弹性图匹配的人脸识别方法:弹性图匹配方法定义了二维空间中对常见人脸变形不变的距离，用一个属性拓扑图来表示人脸。拓扑图的任意顶点都包含一个特征向量，用来记录顶点位置附近人脸的信息。该方法结合了灰度特征和几何因素，可以允许图像在比较时有弹性变形，在克服表情变化对识别的影响方面取得了很好的效果，同时也不再需要为单个人训练多个样本。
(5)基于Hausdorff距离(LHD)的人脸识别方法:心理学研究表明，识别等高线图(如漫画)的速度和准确率并不比识别灰度图差。LHD基于从人脸灰度图像中提取的线图，定义了两个线段集之间的距离。不同的是，LHD并没有在不同线段集合中的线段之间建立一一对应的关系，因此更适合线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件和不同姿态下的识别效果都很好，但在大表情情况下识别效果不佳。
(6)支持向量机(SVM)人脸识别方法:SVM是统计模式识别领域的新热点，它试图使学习机器在经验风险和泛化能力上达成妥协，从而提高学习机器的性能。支持向量机主要解决一个2-分类问题，其基本思想是试图将一个低维线性不可分问题转化为高维线性可分问题。通常的实验结果表明，SVM有很好的识别率，但它需要大量的训练样本(每类300个)这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机的训练时间长，方法复杂，如何得到这个函数也没有统一的理论。
零基础如何入门计算机图像识别？
AI这个东西，无论是学界还是业界巨头都说它好，毕竟它发展了几十年，李开复也为它站台过，所以我们这种不缺钱的公司一直想尝试这种高科技。作为一个100多人的坐标国际贸易的文化传媒公司，日常工作中有太多的行政、会计、数据的事情需要整理。前段时间听说业内朋友的公司为了提高工作效率引入了OCR图像字符识别技术，用来处理各种复杂的文档。反馈给我们领导后，领导同意引进。经过一段时间的测试，同事反映体验并没有传说中那么酸，一些模糊的文档和文字资料还是需要人工识别和输入。同事和老板满心期待，以为从此可以解放双手，结果却是这一幕，真的很烦。当然最尴尬的还是我。我很好地端着这个锅。具体原因向客服反映过几次，也没说清楚。唯一可以肯定的是，AI不是有钱就能玩的东西，在落地应用层面还是有不尽如人意的地方。在普惠时代。amp惠特尼艾，像我们公司这样的情况会越来越少吗？表达期望...
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