徐汇人脸识别技术特征提取

徐汇人脸识别特征提取：人脸辨认系统可运用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征停止的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸停止特征建模的过程。人脸特征提取的办法归结起来分为两大类：一种是基于学问的表征办法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征办法。

徐汇人脸识别基于学问的表征办法主要是依据人脸器官的外形描绘以及他们之间的间隔特性来取得有助于人脸分类的特征数据，其特征重量通常包括特征点间的欧氏间隔、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等部分构成，对这些部分和它们之间构造关系的几何描绘，可作为辨认人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于学问的人脸表征主要包括基于几何特征的办法和模板匹配法。

徐汇人脸识别基于代数特征的办法的根本思想是将人脸在空域内的高维描绘转化为频域或者其他空间内的低维描绘。基于代数特征的表征办法分为线性投影表征办法和非线性投影表征办法。基于线性投影的办法主要有主成分剖析法或称K-L变换，独立成分剖析法和Fisher线性判别剖析法。非线性特征提取办法有两个重要的分支：基于核的特征提取技术和以流形学习为主导的特征提取技术。