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人臉識別[一] 演算法和資料庫總結
人臉檢測是指從輸入影象中檢測並提取人臉影象，通常採用haar特徵和adaboost演算法 訓練級聯分類器對影象中的每一塊進行分類。如果某一矩形區域通過了級聯分類器，則被判別為人臉影象。首先計算機要能夠從給出的影象中檢測出人臉，給出人臉的具體位置。
mtcnn
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人臉對齊可以看作在一張人臉影象搜尋人臉預先定義的點（也叫人臉形狀），通常從乙個粗估計的形狀開始，然後通過迭代來細化形狀的估計。在搜尋的過程中，兩種不同的資訊被使用，乙個是人臉的外觀 ，另乙個是形狀。形狀提供乙個搜尋空間上的約束條件。在人臉檢測的基礎上，根據輸入的人臉影象，自動定位出面部關鍵特徵點，如眼睛、鼻尖、嘴角、眉毛以及人臉各部件輪廓點等，用特徵點標記出來。輸入為人臉外觀影象，輸出為人臉特徵點的集合。
**：one millisecond face alignment with an ensemble of regression trees
ert演算法解讀
ert gbdt
dlib face landmarks
face_recognition進行人臉特徵檢測csdn
face_recognition github完整**
這裡的人臉識別是狹義的人臉識別，即將待識別人臉所提取的特徵與資料庫中人臉的特徵進行對比，根據相似度判別分類。而人臉識別又可以分為兩個大類：一類是確認，這是人臉影象與資料庫中已存的該人影象比對的過程，判斷是否是該人；另一類是辨認，這是人臉影象與資料庫中已存的所有影象匹配的過程，判斷該人的名稱。顯然，人臉辨認要比人臉確認困難，因為辨認需要進行海量資料的匹配。常用的分類器有最近鄰分類器、支援向量機等。
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