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一种基于 SIFT 的特征提取在人脸识别算法中的研究
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上传时间: 2016-02-22
详细说明： 因素的影响。基于 SIFT 特征提取的人脸识别隶属于局部的特征点的提取算法，这种算法目前来将在人脸图像遭受复杂环境的影响时具有将强的鲁棒性，是人脸识别的主流和发展趋势。未来的人脸识别技术会有更快更高效的算法被提出，检验一个算法的健壮性的好坏最终要的就是检测其在真实环境中的表现能力，也就是对存在噪声、光照、姿势、表情、部分遮挡、旋转、尺度变化以及一定程度的仿射变换等干扰因素影响下的鲁棒性；此外 3D 人脸识别技术也是人脸识别发展的一个重要方向，通过 3D 可变模型对人脸进行建模，摆脱二维人脸算法中的束缚，取得更优异的识别效果。 人脸识别仍旧是一项具有挑战性的任务，人脸识别不仅要考虑在比如 Yale，ORL，AR 等人脸库上的识别率，更重要的是对现实应用环境的抗干扰性，比如声、光照、姿势、表情、部分遮挡、旋转、尺度变化以及一定程度的仿射变换等
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