浅谈XR中的人脸识别技术
FaceID采用深度学习算法,能够在不同光照条件下进行准确的人脸识别,并具备较高的安全性,防止被伪造或欺骗。图二FaceID使用演示图②AmazonRekognitionAmazonRekognition是亚马逊公司提供的一项云端人脸识别服务。它可以用于识别和验证人脸,以及分析面部表情、年龄、性别等属性。AmazonRekognition可以应用于视频监控、社交媒体...
计算机视觉十大算法:从图像识别到目标追踪,视觉世界的壮丽进化
它在图像压缩、人脸识别等领域有着广泛的应用。PCA能够保留数据的主要信息,减少冗余和噪声,提高算法的效率和准确性。5.直方图均衡化(HistogramEqualization)直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的算法。它通过重新分布图像的像素值,使得图像的直方图更加均匀,从而提高图像的视觉效果和可读性。直方图均衡化在图像增强...
8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
我们在检票环节,需要你刷身份证进站的同时还需通过人脸识别。高铁站的人脸识别检票系统,不仅需要承载大量的人脸数据,还需要保证高质量的准确性。旅游高峰期,高铁站的客流量当日便可冲破千万,而每一张脸在初入系统时都具有高维特征。所以,人脸识别中的降维算法不仅需要处理和分析海量的图像数据,还需要在非常短的时间...
基于PCA算法的人脸识别研究
PCA(主成分分析)算法是人脸识别中比较新的一种算法,该算法的优点是识别率高,识别速度快。2.1PCA算法介绍2.1.1PCA原理令x为表示环境的m维随机向量。假设x均值为零,即:E[x]=O.令w表示为m维单位向量,x在其上投影。这个投影被定义为向量x和w的内积,表示为:而主成分分析的目的就是寻找一个权值向量w...
人脸识别:源自破案需求 99.5%的识别率仍存隐患
然而这种基于几何特征的人脸识别技术并不成熟,识别率不高,且在应用上也仅限于极少数地区的公安系统。1991年,麻省理工学院媒体实验室的Turk和Pentland提出了对于人脸识别具有里程碑意义的“Eigenfaces”特征脸方法,之后出现了很多基于这种方法的研究。EigenFace的思想是把人脸从像素空间变换到另一个空间,在另一个空间中...
【学术论文】基于深浅特征融合的人脸识别
分析表2和表3结果可知,在墨镜遮挡的情况下,本文算法能在不同的特征维数下获得最高的识别率,PCANet_RSLDA_SRC的性能仅次于本文算法性能约1%,其余3种算法的识别率较低,而HOG_RSLDA_SRC与PCANet_RSLDA_SRC相比其性能相差较多,说明HOG特征不适用于遮挡条件下的人脸识别,而PCANet提取的特征相对于HOG特征对遮挡具有...
中国人脸识别成长史:风口形成还差什么?
按照提取人脸关键点的能力划分,目前有可提取关键点48个、72个和100个以上等不同种类。而关键点捕捉得越多,识别率也就越高。随着深度学习的推广,有关人脸识别的算法也在不断优化。目前,以face++、腾讯优图为代表的国内团队都有了一套核心算法,这使得国内人脸识别技术的识别率大大提高,有的公司甚至超过99%的准确...
丰巢刷脸取件被小学生破解,3D、深度学习加持的人脸识别靠谱吗?
首个人脸识别算法诞生于七十年代初,尽管指纹识别和虹膜识别更加准确,但是使用条件要求更高,比如,指纹识别需要用户将手指按在传感器上,虹膜识别需要用户与相机靠得很近,语音识别则需要用户大声说话。相对而言,现代人脸识别系统仅需要用户处于相机的视野内(假设他们与相机的距离也合理)。这使得人脸识别成为了对用户最友好...
惊了,DeepFakes不仅骗过人,还能骗过人脸识别系统?!
研究表明当前最优的基于VGG和Facenet神经网络的人脸识别系统无法抵御Deepfakes视频的「攻击」,这两个模型在高质量视频上的误识率(FAR)分别为85.62%和95.00%,这表明开发检测Deepfakes视频方法的必要性。考虑了多个基线方法之后,该研究发现基于音画不同步的视听方法无法分辨Deepfakes视频。性能最好的...
CVPR 2021 论文盘点-人脸识别篇
1.人脸识别技术的发展历程2.基础知识点讲解(PCA算法)3.论文泛读2、5月26日20:00直播1.Eigenface的推导2.Eigenface的计算步骤3.Eigenface代码讲解以及结果分析4.人脸分类算法5.分类的代码讲解以及结果分析6.论文总结↓前方福利↓现在预约直播仅0.1元...