人脸识别算法，人工智能的延伸和扩展是什么

博宇考试网 2023-07-21 英语考试 次
人脸识别算法，人工智能的延伸和扩展是什么
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人脸识别算法？

人脸识别的算法：人脸识别法大部分都集中在二维图像方面，二维人脸识别主要利用分布在人脸上从低到高80个节点或标点，通过测量眼睛、颧骨、下巴等当中的间距来进行身份认证。人脸识别算法主要有：

1.根据模板匹配的方式:模板分为二维模板和三维模板，核心思想:利用人的脸部特点规律建立一个立体可调的模型框架,在定位出人的脸部位置后用模型框架定位和调整人的脸部特点部位,处理人脸识别途中的观察的视角、遮挡和表情变化等因素影响。

2.根据奇异值特点方式：人脸图像矩阵的奇异值特点反映了图像的实质属性，能用到它来进行分类识别。

3.子空间分析法：因其具有描述性强、计算代价小、易达到及可分性好等特点，被广泛地应用于人脸特点提取，成为了现目前人脸识别的主流方式之一。

4.局部保持投影(Locality Preserving Projections，LPP)是一种新的子空间分析方式，它是非线性方式Laplacian Eigen map的线性近似，既处理了PCA等传统线性方式很难保持原始数据非线性流形的缺点，又处理了非线性方式很难取得新样本点低维投影的缺点。

5.主成分分析(PCA)

PCA模式识别领域一种重要的方式，已被广泛地应用于人脸识别算法中，根据PCA人脸识别系统在应用中面临着一个重要障碍：增量学习问题。增量PCA算法由新增样本重构最为重要 PCS，但该方式随着样本的增多， 需持续性舍弃一部分不重要PC，以维持子空间维数不变， 因而该方式精度稍差。

6.其他方式：弹性匹配方式、特点脸法(根据KL变换)、人工神经互联网法、支持向量机法、根据积分图像特点法(adaboost学习)、根据可能性模型法。 二维人脸识别方式的最大不够是在面临姿态、光照条件不一样、表情变化还有脸部化妆等方面较为脆弱，识别的准确度受到很大限制，这些东西都是人脸在自然状态下会随时表现出来的。三维人脸识别可以非常大的提升识别精度，真正的三维人脸识别是利用深度图像进行研究，自90年代初期启动，已经有一定的进展。三维人脸识别方式有：

1.根据图像特点的方式：采用了从3D结构中分离出姿态的算法。第一匹配人脸整体的尺寸轮廓和三维空间方向；然后，在保持姿态固定的情况下，去作脸部不一样特点点(这些特点点是人工的鉴别出来)的局部匹配。

2.根据模型可变参数的方式：使用将通用人脸模型的3D变形和根据距离映射的矩阵迭代最小相结合，去恢复头部姿态和3D人脸。随着模型形变的关联关系的改变持续性更新姿态参数，重复此过程直到最小化尺度达到要求。根据模型可变参数的方式与根据图像特点的方式的最大区别在于：后者在人脸姿态每变化一次后，需重新搜索特点点的坐标，而前者只要能调整3D变形模型的参数。

人工智能的延伸和扩展？

1、人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方式、技术及应用系统的一门新的技术科学。

2、一开头是图灵提出的概念：机器人是不是会思考

然后就被搁在一边了，直到神经互联网结构的提出，又火了不短的一个时期，然后因为隐层训练规则不明故此，又被搁一边了；

在 有人处理了隐层训练问题，又一下子活跃起来了，大约活跃到了上世纪70年代，划时代的SVM提出来了，至此机器学习从以仿生为主正式转为以统计学为主；

是1995年AdaBoost算法提出，达到了多分类器的级联，又把分类效果提高了一个等级；

最后就是06年深度学习概念提出，目前看来效果很不错，接近甚至超越人分类效果了；

总结历次经验来说就是一开头大家想用计算机做一个大脑出来，经过几十年摸索发现不现实，最后发现可以用统计学大数据信息内容服务平台来处理。

人工智能的延伸是按照智能领域的一个运用还有在智能方面的一个拓展。它的扩展就是对人工智能的产业化。

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