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監控干擾器是否可以屏蔽人臉識別

    提出了一種新的基于LDA的人臉識別系統。線性判別分析(LDA)是用于特征提取的最常用的線性投影技術之一。監控干擾器應用LDA的主要缺點是可能會遇到小樣本問題。在本文中,我們提出了一種新的基于LDA的技術,可以解決小樣本問題。我們還證明了利用主成分分析(PCA)在類內散布矩陣的零空間中得到的最具表現力的向量等于利用LDA在原始空間中得到的最佳鑒別向量。實驗結果表明,新的LDA過程顯著提高了人臉識別系統的性能。

    本文總結了波鴻/USC人臉識別系統、我們為FERET第三階段測試所做的準備以及我們已知的測試結果。我們的技術基于。一種自動識別人臉的方法,包括攝像頭屏蔽器開發人臉的三維模型;以及基于三維模型生成多幅二維圖像。然后將生成的二維圖像登記到數據庫中,并針對輸入圖像進行搜索,以識別輸入圖像的面部。顯然,根據定義,人臉識別過程應該基于人臉的內容。問題是:什么是“臉”?最近,提出了一種最先進的基于統計的人臉識別系統,即PCA加LDA方法(Swets和Weng,IEEE Trans.Pattern.Anal.Mach.Intell.18(8)(1996)831–836)。

    然而,作者使用了包括頭發、肩膀、面部和背景的“面部”圖像。我們的直覺告訴我們,只有基于“純”人臉部分的識別過程才能稱為人臉識別。不相關數據的混合可能導致錯誤的決策邊界集。在本文中,我們提出了一種基于統計的攝像頭干擾器技術來定量地證明我們的斷言。為了評估人臉圖像的不同部分對識別結果的影響,提出了一種假設檢驗模型。然后,我們實現上述人臉識別系統,并使用所提出的假設檢驗模型對系統進行評估。實驗結果表明,“真實”面部分的影響遠小于非面部分的影響。這一結果定量地證實了基于統計的人臉識別系統中的識別應該完全基于“純”人臉部分。
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