人臉識(shí)別技術(shù)可以根據(jù)不同的分類方法進(jìn)行分類。根據(jù)識(shí)別方式，可以分為基于特征分析和基于模型的方法。根據(jù)處理方式，可以分為在線和離線識(shí)別方法。根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，可以分為人臉識(shí)別、人臉驗(yàn)證和人臉聚類等。

實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別技術(shù)需要經(jīng)過多個(gè)步驟，包括圖像采集、預(yù)處理、特征提取、特征匹配和輸出識(shí)別結(jié)果等。其中，預(yù)處理主要是對(duì)圖像進(jìn)行濾波、去噪和歸一化等操作，以消除干擾和噪聲。特征提取主要是從圖像中提取出人臉的特征信息，如眼睛、鼻子、嘴巴、面部輪廓等。特征匹配主要是將提取的特征與已知的人臉特征進(jìn)行比較和匹配，以確定身份。

數(shù)據(jù)堂自制版權(quán)的系列數(shù)據(jù)集產(chǎn)品為“”人臉識(shí)別”這一技術(shù)路徑的實(shí)現(xiàn)提供了強(qiáng)有力的支持。

2000人面部遮擋多姿態(tài)人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集

該數(shù)據(jù)每位被采集者，分別采集在10種遮擋條件下（包括不遮擋條件）*4種光線下*5種人臉姿態(tài)，共計(jì)10*4*5=200（張）人臉數(shù)據(jù)，該套數(shù)據(jù)可應(yīng)用于遮擋人臉檢測(cè)及識(shí)別等計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。

實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別技術(shù)需要強(qiáng)大的計(jì)算能力和大量的數(shù)據(jù)支持，目前主要依賴于人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。

審核編輯 黃宇