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人體識(shí)別圖像技術(shù)的原理及分類

BJ數(shù)據(jù)堂 ? 來源:BJ數(shù)據(jù)堂 ? 作者:BJ數(shù)據(jù)堂 ? 2023-05-25 14:57 ? 次閱讀

人體識(shí)別圖像技術(shù)是一種通過分析人體圖像(如照片或視頻)來識(shí)別個(gè)體身份的技術(shù)。它主要基于人體特征(如膚色、體型等)進(jìn)行分析,通過對(duì)人體姿態(tài)、步態(tài)、外觀等因素的提取與建模,實(shí)現(xiàn)人體身份的識(shí)別。

人體識(shí)別圖像技術(shù)可以分為兩類:基于靜態(tài)圖像和基于動(dòng)態(tài)圖像。基于靜態(tài)圖像的方法主要通過分析單張或者多張靜態(tài)圖片來實(shí)現(xiàn)人體身份識(shí)別,常用的技術(shù)包括基于特征的匹配、基于模板匹配的、基于支持向量機(jī)(SVM)等。而基于動(dòng)態(tài)圖像的方法則主要通過分析人體在運(yùn)動(dòng)過程中的軌跡來實(shí)現(xiàn)身份識(shí)別,常用的技術(shù)包括基于運(yùn)動(dòng)模型的方法、基于特征提取的方法等。

在應(yīng)用方面,人體識(shí)別圖像技術(shù)廣泛應(yīng)用于安防、金融、教育等領(lǐng)域。例如,在安防領(lǐng)域,可以用于監(jiān)控?cái)z像頭范圍內(nèi)的人員流動(dòng)管控;在金融領(lǐng)域,可以用于身份驗(yàn)證、反洗錢等方面;在教育領(lǐng)域,可以用于課堂行為分析、考試作弊檢測等。

盡管人體識(shí)別圖像技術(shù)在不同領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景,但仍然存在著一些挑戰(zhàn)。例如,個(gè)體生物特征的多樣性、環(huán)境光照、服裝等因素會(huì)對(duì)識(shí)別結(jié)果產(chǎn)生影響;另外,由于攝像頭的局限性,無法完全捕捉到人體的全部特征,這也會(huì)對(duì)識(shí)別結(jié)果產(chǎn)生影響。

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

1,056人活體檢測數(shù)據(jù)

該數(shù)據(jù)采集場景包括室內(nèi)和室外。數(shù)據(jù)涵蓋男性女性,年齡分布為少年到老人,以中青年為主 。數(shù)據(jù)包括多姿態(tài)、多表情、多對(duì)抗樣本。1,056人活體檢測數(shù)據(jù)可用于刷臉支付、遠(yuǎn)程身份驗(yàn)證、手機(jī)刷臉解鎖等任務(wù)。

為了克服這些挑戰(zhàn),研究人員正在探索新的技術(shù)手段和方法,如結(jié)合深度學(xué)習(xí)、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、提高識(shí)別算法的魯棒性等。同時(shí),跨領(lǐng)域的合作也是必不可少的,研究人員應(yīng)該充分利用各個(gè)領(lǐng)域的優(yōu)勢資源,共同推動(dòng)人體識(shí)別圖像技術(shù)的發(fā)展。

審核編輯黃宇

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    編程語言那么多,最適合圖像識(shí)別的是哪種呢?

    這段時(shí)間垃圾分類相關(guān)小程序、APP的上線,讓圖像識(shí)別又一次進(jìn)入人們的視線,我國圖像識(shí)別技術(shù)在全世界都排在前列。
    的頭像 發(fā)表于 01-09 09:14 ?915次閱讀
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