大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人脸识别研究方案的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人脸识别研究方案的解答，让我们一起看看吧。

1. 人脸识别万能方法？
2. 3d人脸识别谁发明？
3. dlib人脸识别原理？

1、人脸识别万能方法？

基于特征脸的方法 特征脸的方法,它是一种比较经典而又应用比较广的人脸识别方法,其主要原理是把图像做降维算法,使得数据的处理更容易,同时,速度又可以做的比较快。 特征脸的人脸识别方法,实际上是将图像做 K-L 变换,把一个高维的向量转化为低维的向量,从而消除每个分量存在的关联性,使得变换得到的图像与之对应特征值递减。在图像经过 K-L 变换后,其具有很好的位移不变性和稳定性。所以,特征脸的人脸识别方法具有方便实现,并且可以做到速度更快,以及对正面人脸图像的识别率相当高等优点。 但是,该方法也具有不足的地方,就是比较容易受人脸表情、姿态和光照改变等因素的影响,从而导致识别率低的情况。

2、3d人脸识别谁发明？

3D人脸识别发明者是商汤科技的创始人为工智能领域知名学者，现任香港中文大学信息工程系主任汤晓鸥。在人脸技术成熟之前，世界上一直是以人眼识别技术为主，而这项技术又是长期在美国垄断。但在2014年3月，汤晓鸥领军的团队发布研究成果，基于原创的人脸识别算法，准确率达到98.52%，首次超越人眼识别能力（97.53%），实现了技术的突破。汤晓鸥也因此被称为全球人脸识别技术的“开拓者”和“探路者”。

3、dlib人脸识别原理？

dlib人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。dlib人脸识别原理是用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等；相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。

、dlib库采用68点位置标志人脸重要部位，比如18-22点标志右眉毛，51-68标志嘴巴。使用dlib库的get_frontal_face_detector模块探测出人脸，使用shape_predictor_68_face_landmarks.dat特征数据预测人脸特征数值，开启笔记本自带的摄像头cap。以下代码通过获取人脸上68点位置，同时计算68点位置的长度宽度比来预测人的情绪。标识出5种情绪：doubt、angry、nature、happy、amazing

到此，以上就是小编对于人脸识别研究方案的问题就介绍到这了，希望介绍关于人脸识别研究方案的3点解答对大家有用。