opencv人脸识别的三种原理 人脸识别中1:1比对使用什么算法？
人脸识别中1:1比对使用什么算法？
Opencv支持三种人脸算法:
1.特征脸pca算法
2.费希尔算法
3.直方图算法
一般商业软件1: 1人脸识别用什么算法？
深度学习如何计算人脸识别？
二维方法主要有模板匹配法、奇异值特征法、子空间分析法、局部保持投影三维人脸识别法包括图像特征法和模型变参数法。在特征脸方法的基础上，提出了一种将Fisher线性判别分类应用于特征提取的方法，即利用Foley-Sammon变换构造Fisher最优判别向量集，得到一个兼顾类内距离和类间距离的投影空间，从而提高特征脸方法的分类效果。实验表明，该方法实用有效。PCA方法是人脸识别技术中广泛使用的数据降维技术。当使用从PCA变换获得的主分量重构原始人脸图像时，可以最小化均方误差。在传统主成分分析的基础上，提出了一种二维主成分分析方法，避免了从图像矩阵到年轻向量的变换，在人脸识别中取得了令人满意的结果。
1:1比如酒店、网吧、机场安检等地方的人。都是和身份证上的照片比对，证明是自己。目前我们在车站坐公交车过安检的时候，检票员总是会把你的身份证和自己的进行比对，证明是不是你。这个场景是1:1的场景，据相关统计，人类视觉识别的准确率在95%左右，但是人 s眼睛累，车站安检人员需要定时换班。目的是保持平均识别准确率。但在这种场景下，如果采用人脸识别技术，识别率可以达到百分之九十七甚至更高的准确率，系统设备不存在疲劳问题。
人脸识别系统架构和功能模块分析？
人脸识别系统原理:
1.唯一性:每个人都有一张脸，不可复制，不可伪造，更有保障。
2.自然性好:人脸识别技术与人类(甚至其他生物)用于个体识别的生物特征相同，而其他生物特征如指纹、虹膜等不具备这一特征。
3、简单方便:无需携带卡片，识别速度快，操作简单方便。
4、非接触性:无需接触设备，无需担心病毒的接触感染，既卫生又安全。
open cv dnn 实现原理？
基于深度学习的人脸识别系统有五个开源库:OpenCV(计算机视觉库)、Caffe(深度学习库)、Dlib(机器学习库)、libfacedetection(人脸检测库)、cudnn(gpu加速库)。
OpenCV是Intel？开源计算计算机视觉库。它由一系列C函数和少量C类组成，实现了图像处理和计算机视觉中的许多通用算法。Opencv有一个跨平台的中高层API，包含300多个C函数。它不依赖于其他外部库——尽管也可以使用一些外部库。
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