学法减分人脸识别技巧，电子眼人脸识别的原理是什么

学法减分人脸识别技巧？

交管12123学法减分；A，B驾照违规扣分的必经进行道路安全法学习后，年审时才可以减分。但通过网络在线学习合格每一次减分，前提是已处理违法行为，巳交罚款。

网络在线考试，先学习30分钟视频，其间要进行人脸识别2次，学习完后进行考试，共出题20题，每分1题，18合格，考试这个时间段随机人脸识别1次。

电子眼人脸识别的原理？

　人脸识别的原理

　　1、人脸检测

　　面貌检测是指在变动的场景与复杂的背景中判断是不是存在面像，并分离出这样的面像。大多数情况下有下方罗列出来的几种方式：

　　（1）参考模板法

　　第一设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板当中的匹配程度，并通过阈值来判断是不是存在人脸；

　　（2）人脸规则法

　　因为人脸具有一定的结构分布特点，这里说的人脸规则的方式即提取这些特点生成对应的规则以判断测试样品是不是包含人脸；

　　（3）样品学习法

　　这样的方式即采取模式识别中人工神经互联网的方式，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习出现分类器；

　　（4）肤色模型法

　　这样的方式是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

　　（5）特点子脸法

　　这样的方式是将全部面像集合默认为一个面像子空间，并根据检测样品与其在子空间的投影当中的距离判断是不是存在面像。

2、人脸跟踪

　　面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行变动目标跟踪。详细采取根据模型的方式或根据运动与模型相结合的方式。除开这点利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。

　　3、人脸比对

　　面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这其实就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出好的匹配对象。故此面像的描述决定了面像识别的详细方式与性能。主要采取特点向量与面纹模板两种描述方式：

　　（1）特点向量法

　　该方式是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特点量，这些东西特点量形成一描述该面像的特点向量。

　　（2）面纹模板法

　　该方式是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像全部象素与库中全部模板采取归一化有关量度量进行匹配。除开这点还有采取模式识别的自有关互联网或特点与模板相结合的方式。

　　人脸识别技术的核心实质上为“局部人体特点分析”和“图形/神经识别算法。”这样的算法是利用人体面部各器官及特点部位的方式。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中全部的原始参数进行比较、判断与确认。大多数情况下要求判断时间低于1秒。

人脸识别有几种方法还有做法？

人脸识别的方式不少，以下讲解一部分主要的人脸识别方式。

(1)几何特点的人脸识别方式

几何特点可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们当中的几何关系(如相互当中的距离)。这些算法识别速度快，需的内存小，但识别率很低。

(2)根据特点脸(PCA)的人脸识别方式

特点脸方式是根据KL变换的人脸识别方式，KL变换是图像压缩的一种优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留这当中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。假设假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，完全就能够将这些投影用作识别的特点矢量，那就是特点脸方式的基本思想。这些方式需有点多的训练样本，而且，完全是根据图像灰度的统计特性的。现在有一部分改进型的特点脸方式。

(3)神经互联网的人脸识别方式

神经互联网的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自有关函数、局部纹理的二阶矩等。这种类型方式同样需有点多的样本进行训练，而在不少应用中，样本数量是很有限的。

(4)弹性图匹配的人脸识别方式

弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种针对一般的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采取属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特点向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方式结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了很好的效果，同时针对单个人也不可以再需多个样本进行训练。

(5)线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方式

心理学的研究表达，人类在识别轮廓图(例如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是根据从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集当中的距离，与众不一样的是，LHD依然不会建立不一样线段集当中线段的一一对应关系，因为这个原因它更能适应线段图当中的微小变化。实验结果表达，LHD在不一样光照条件下和不一样姿态情况下都拥有很出色的表现，但是，它在大表情的情况下识别效果不好。

(6)支持向量机(SVM) 的人脸识别方式

近几年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图让学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，以此提升学习机的性能。支持向量机主要处理的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。一般的实验结果表达SVM有很好的识别率，但是，它需非常多的训练样本(每类300个)，这在实质上应用中时常是不现实的。而且，支持向量机训练时间长，方式达到复杂，该函数的取法没有统一的理论。

人脸识别的方式不少，现目前的一个研究方向是多方式的融合，以提升识别率。

人像识别的基本方式？

人像识别的方式不少，主要的人像识别方式有：

（1）几何特点的人脸识别方式：几何特点可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们当中的几何关系（如相互当中的距离）。这些算法识别速度快，需的内存小，但识别率很低。

（2）根据特点脸（PCA）的人脸识别方式：特点脸方式是根据KL变换的人脸识别方式，KL变换是图像压缩的一种优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留这当中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。假设假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，完全就能够将这些投影用作识别的特点矢量，那就是特点脸方式的基本思想。这些方式需有点多的训练样本，而且，完全是根据图像灰度的统计特性的。现在有一部分改进型的特点脸方式。

（3）神经互联网的人脸识别方式：神经互联网的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自有关函数、局部纹理的二阶矩等。这种类型方式同样需有点多的样本进行训练，而在不少应用中，样本数量是很有限的。

（4）弹性图匹配的人脸识别方式：弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种针对一般的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采取属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特点向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方式结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了很好的效果，同时针对单个人也不可以再需多个样本进行训练。

（5）线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方式：心理学的研究表达，人类在识别轮廓图（例如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是根据从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集当中的距离，与众不一样的是，LHD依然不会建立不一样线段集当中线段的一一对应关系，因为这个原因它更能适应线段图当中的微小变化。实验结果表达，LHD在不一样光照条件下和不一样姿态情况下都拥有很出色的表现，但是，它在大表情的情况下识别效果不好。

（6）支持向量机(SVM) 的人脸识别方式：支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图让学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，以此提升学习机的性能。支持向量机主要处理的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。一般的实验结果表达SVM有很好的识别率，但是，它需非常多的训练样本（每类300个），这在实质上应用中时常是不现实的。而且，支持向量机训练时间长，方式达到复杂，该函数的取法没有统一的理论。

一、根据特点脸的方式

　　特点脸的方式，它是一种比较经典而又应用比较广的人脸识别方式，其主要原理是把图像做降维算法，让数据的处理更容易，同时，速度又可以做的比较快。

　　特点脸的人脸识别方式，其实是将图像做 K-L 变换，把一个高维的向量转化为低维的向量，以此消除每个分量存在的关联性，让变换得到的图像与之对应特点值递减。在图像经过 K-L 变换后，其具有很好的位移不变性和稳定性。故此特点脸的人脸识别方式具有方便达到，还可以做到速度很快，还有对正面人脸图像的识别率相当高等优点。

　　但是该方式也具有不够的地方，就是比较容易受人脸表情、姿态和光照改变等因素的影响，以此致使识别率低的情况。

　　通过上面的讲解，我们不难发现，在人脸识别系统中，使用特点脸的方式进行，在现在来说还是比较占上风的，因为它是现目前识别速度比较快的方式是其他方式没办法比拟的，因为这个原因，在人脸正面识别技术领域中，也还是深得大家喜爱。

二、根据几何特点的方式

　　根据几何特点的识别方式，它是按照人脸面部器官的特点及其几何形状进行的一种人脸识别方式是大家早研究及使用的识别方式，它主要是采取不一样人脸的不一样特点等信息进行匹配识别，这样的算法具有较快的识别速度，同时，其占用的内存也比较小，但是其识别率也依然不会算高。该方式主要做法是第一对人脸的嘴巴、鼻子、眼睛等人脸主要特点器官的位置和大小进行检测，然后利用这些器官的几何分布关系和比例来匹配，以此达到人脸识别。

　　其流程大体请看下方具体内容：第一对人脸面部的各个特点点及其位置进行检测，如鼻子、嘴巴和眼睛等位置，然后计算这些特点当中的距离，得到可以表达每个特点脸的矢量特点信息，比如眼睛的位置，眉毛的长度等，其次还计算每个特点与之相对应关系，与人脸数据库中已知人脸对应特点信息来作比较，后得出更佳的匹配人脸。

　　根据几何特点的方式满足大家对人脸特点的认识，此外每幅人脸只存储一个特点，故此，占用的空间比较小;同时，这样的方式对光照导致的变化依然不会降低其识别率，而且，特点模板的匹配和识别率高于目前的平均水平。但是根据几何特点的方式也存在着鲁棒性不好，但凡是表情和姿态稍微变化，识别效果将大打折扣。

　　三、根据神经互联网的方式

　　将神经互联网模型应用于图像识别的中已经有比较久的年代了，如的 BP 神经互联网等，它是模仿人类大脑活动方法去达到的。现在，比较有代表性的神经互联网模型设计的方式主要有混合型神经互联网、主元神经网，还有卷积神经互联网等方式。神经互联网的方式在现在来说，可以做到相对高于目前的平均水平的识别率， 其也存在着互联网训练时间长，还有很难收敛等问题。

　　四、根据支持向量机的方式

　　将支持向量机(SVM)的方式应用到人脸识别中，其起源自于统计学理论，它研究的方向是如何构造有效的学习机器，并用来处理模式的分类问题。其特点是将图像变换空间，在其他空间做分类。

　　支持向量机结构相对简单，而且，可以达到全局更优等特点，故此支持向量机在现在人脸识别领域获取了广泛的应用。但是该方式也和神经互联网的方式具有一样的不够，就是需很大的存储空间，还训练速度还比较慢。

　　五、其他综合方式

　　以上是几种比较经常会用到的人脸识别方式，我们不难看出，每一种识别方式都不可以做到完美的识别率与很快的识别速度，都拥有着各自的优点和缺点，因为这个原因，目前不少研究人员则更喜欢使用各种识别方式综合起来应用，取各自不同的识别方式的优势，综合运用，以达到更高的识别率和识别效果。

人脸阀值是什么？

人脸 阀值 是计算机视觉领域的一个研究热点，它涉及到人工智能、机器学习、模式识别、计算机视觉、图像处理等多个学科领域和专业技术。人脸识别主要用于身份识别，随着视频监控设备的普及，非常多的场景需进行身份识别。人脸识别提供了一种用户不易察觉还在非配合状态下的识别方式。

人脸阀值 的研究早时间是在上个世纪60年代，经过多年的研究，人脸识别技术获取了长足的蓬勃发展和进步，涌现了一大批具有代表性的技术。代表性算法主要有：PCA(Principal Component Analysis，主成份分析法)方式、LDA(local-density approximation，局域密度近似)方式、弹性匹配技术、贝叶斯方式等。现在来说，就算人脸识别在学术上已经获取了长足的进步，但是，实质上环境下，复杂的光照条件和人脸的多变性让人脸识别也还是具有挑战性。

人脸比对可以得到相似性成绩，但是，阈值的选择是一个需凭经验确定的问题，在不一样质量的人脸图像比对中，经验阈值不好确定。

人脸阈值，可以理解为人脸的大值

人脸识别技术如何达到？

人脸识别技术主要是通过图像识别技术来达到的，可分为传统的图像识别方式和根据机器学习（深度学习）的图形识别方式，其实质都是提取人脸的特点点，进行匹配识别，就像钥匙和锁那样，详细的推荐看

https://blog.csdn.net/LEON1741/article/details/81358974

人脸识别技术是根据人的脸部特点，对输入的人脸图像或者视频流 . 第一判断其是不是存在人脸 , 假设存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特点，并故将他与已知的人脸进行对比，以此识别每个人脸的身份。

广义的人脸识别实质上涵盖构建人脸识别系统的一系列有关技术，涵盖人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认还有身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

生物特点识别技术所研究的生物特点涵盖脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(比如敲击键盘的力度和频率、签字)等，对应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可进行语音内容的识别，唯有前者属于生物特点识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。

折叠

例如云脉实名认证系统为了保证人证完全一样，在系统中加入人脸识别环节，此环节中，需用户完成抬头、张嘴、闭眼等活体检测动作，系统将实时获取用户变动图像，并故将他与居民身份证件上的照片一一比对，比对成功，才可以完成实名认证。

1.根据特点脸（PCA）的人脸识别方式

特点脸方式是根据KL变换的人脸识别方式，KL变换是图像压缩的一种优正交变换.高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留这当中重要的正交基，由这些基可以转成低维线性空间.假设假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，完全就能够将这些投影用作识别的特点矢量，那就是特点脸方式的基本思想.这些方式需有点多的训练样本，而且，完全是根据图像灰度的统计特性的.现在有一部分改进型的特点脸方式.

2.神经互联网的人脸识别方式

神经互联网的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自有关函数、局部纹理的二阶矩等.这种类型方式同样需有点多的样本进行训练，而在不少应用中，样本数量是很有限的.

3.弹性图匹配的人脸识别方式

弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种针对一般的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采取属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特点向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息.该方式结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了很好的效果，同时针对单个人也不可以再需多个样本进行训练.

4.线段Hausdorff 距离（LHD） 的人脸识别方式

心理学的研究表达，人类在识别轮廓图（例如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差.LHD是根据从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集当中的距离，与众不一样的是，LHD依然不会建立不一样线段集当中线段的一一对应关系，因为这个原因它更能适应线段图当中的微小变化.实验结果表达，LHD在不一样光照条件下和不一样姿态情况下都拥有很出色的表现，但是，它在大表情的情况下识别效果不好.

5.支持向量机（SVM） 的人脸识别方式

近几年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图让学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，以此提升学习机的性能.支持向量机主要处理的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题.一般的实验结果表达SVM有很好的识别率，但是，它需非常多的训练样本（每类300个），这在实质上应用中时常是不现实的.而且，支持向量机训练时间长，方式达到复杂，核函数的取法没有统一的理论.

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