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脸部识别方法简介的英国留学assignment

论文作者:www.51lunwen.org论文属性:作业 Assignment登出时间:2015-02-11编辑:Cinderella点击率:2327

论文字数:2597论文编号:org201502101903591378语种:英语论文 English地区:英国价格:免费论文

关键词:face dectectingbiomatric identifier脸部识别

摘要:本文介绍了几种识别人脸的生物学方法,比如模板匹配法、外观基础法等。

如今,信息和沟通科技越来越深的嵌入到我们生活每个方面,为人们打开了全新的世界,人们能够使用电子设备便捷的互动交流。传统做法上,人们使用密码和账户来保障系统安全,但是这些方法并不可靠,因为需要进行验证的人们可能会忘记或者丢失密码。生物识别码无法轻易取代、伪造或者分享,和传统做法、以科技为基础的方法相比,在人物身份识别中更可靠。

 

特征不变方法:对位置、亮度和角度的改变不敏感的不变特征,被用于识别人脸。通常人们会建造起数据模型来描述面部特征和被检测的脸部之间的关系。这一类的特征包括:面部表情、面部纹理、肤色等等。

 

模板匹配法:使用样本和人类面部特征进行比对,在样本和输入的面部图像之间进行配对。人脸模板和主动形状模型就是常见的例子。

 

外观基础法:这种方法,比如神经网络,马尔可夫模型,使用一系列的面部图像来创建模型,用于面部识别。总的来说,某一方法中涉及的特征越多,这个方法就越复杂。

 

Today Information and Communication Technologies are increasingly entering in all aspects of our life and in all sectors, opening a world of unprecedented scenarios where people interact with electronic devices embedded in environments. Traditionally, passwords and ID cards have been used to restrict access to secure systems but these methods are unreliable because the person to be identified to be present physically at time of identification & PINs and password may be forgotten or stolen [2]. Biometric identifiers cannot be easily misplaced, forged, or shared, they are considered more reliable for person recognition than traditional token or knowledge-based methods.

 

Feature invariant approaches: Invariant features, unresponsive to different positions, brightness, and viewpoints, are utilized in this approach to detect human faces. A statistical model is usually built up for describing the relations among face features and the presence of the detected faces Such face features, for instance, are Facial Features [3], Texture [4], and Skin Color [5].

 

Template matching method: A template cohering with human face features is used to perform a pattern-matching operation based on the template and an input image. Shape template [6] and Active Shape Model [7] are common examples of this method.

 

Appearance-based method: This method, such as Neural Network [9], and Hidden Markov Model [9], employs a series of face images to train and establish a face model for the face detection. In general, method (2), (3), and (4) are more complex than method (1); yet the more features are used in method (1), the more complicated it is.

 

In this paper, I have presented a comparative study of three well known skin color face localization/ detection algorithms based on skin color classification in RGB, YCbCr and HSI color models. Results of comparative experiments show that there are some pros and cons in each of the algorithms. In the next section we have explained the color spaces used to classify the skin color. Third section explains the well known algorithms based on RGB, YCbCr and HSI color spaces algorithm. & results have been explained in fourth section and fift论文英语论文网提供整理,提供论文代写英语论文代写代写论文代写英语论文代写留学生论文代写英文论文留学生论文代写相关核心关键词搜索。

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