얼굴 인식 시스템의 주요 부분은 무엇인가요?

얼굴 인식 시스템은 크게 얼굴 이미지 수집 및 감지, 얼굴 이미지 전처리, 얼굴 이미지 특징 추출, 매칭 및 인식이라는 네 가지 구성 요소로 구성됩니다.

얼굴 이미지 수집 및 감지

얼굴 이미지 수집: 카메라 렌즈를 통해 정적 이미지, 동적 이미지, 다양한 위치, 다양한 표정 및 기타 측면과 같은 다양한 얼굴 이미지를 수집할 수 있습니다. 잘 모아두세요. 사용자가 수집 장치의 촬영 범위 내에 있으면 수집 장치가 자동으로 사용자의 얼굴 이미지를 검색하고 캡처합니다.

얼굴 인식: 실제로 얼굴 인식은 주로 얼굴 인식의 전처리, 즉 이미지 속 얼굴의 위치와 크기를 정확하게 보정하는 데 사용됩니다. 얼굴 이미지에 포함된 패턴 특징은 히스토그램 특징, 색상 특징, 템플릿 특징, 구조적 특징, Haar 특징 등 매우 풍부합니다. 얼굴 감지는 유용한 정보를 선택하고 이러한 기능을 사용하여 얼굴 감지를 달성하는 것입니다.

주류의 얼굴 검출 방법은 위의 특성을 기반으로 Adaboost 학습 알고리즘을 사용합니다. Adaboost 알고리즘은 분류에 사용되는 방법으로 새롭고 강력한 분류 방법을 만듭니다.

얼굴 검출 과정에서는 Adaboost 알고리즘을 사용하여 얼굴을 가장 잘 표현하는 일부 직사각형 특징(약한 분류기)을 선택하고, 약한 분류기는 가중치 투표 방식에 따라 강한 분류기로 구성되며, 그런 다음 훈련을 통해 얻은 여러 개의 강력한 분류기를 직렬로 연결하여 계단식 분류기의 계단식 구조를 형성하여 분류기의 감지 속도를 효과적으로 향상시킵니다.