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發(fā)布時(shí)間:2021-01-06 16:28  

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非強(qiáng)制性:用戶不需要專(zhuān)門(mén)配合人臉采集設(shè)備,幾乎可以在無(wú)意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像,這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”;非接觸性:用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像;

并發(fā)性:在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別;

除此之外,還符合視覺(jué)特性:“以貌識(shí)人”的特性,以及操作簡(jiǎn)單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點(diǎn)。




主流的人臉檢測(cè)方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法,Adaboost算法是一種用來(lái)分類(lèi)的方法,它把一些比較弱的分類(lèi)方法合在一起,組合出新的很強(qiáng)的分類(lèi)方法。人臉檢測(cè)過(guò)程中使用Adaboost算法挑選出一些1能代表人臉的矩形特征(弱分類(lèi)器),按照加權(quán)投1票的方式將弱分類(lèi)器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器,再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類(lèi)器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類(lèi)器,有效地提高分類(lèi)器的檢測(cè)速度。