人脸识别新技术
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别 ， 这也是人们最熟悉的识别方式 ， 已有30多年的研发历史 。但这种方式有着难以克服的缺陷 ， 尤其在环境光照发生变化时 ， 识别效果会急剧下降 ， 无法满足实际系统的需要 。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别 ， 和热成像人脸识别 。但目前这两种技术还远不成熟 ， 识别效果不尽人意 。
最近迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术 。它可以克服光线变化的影响 ， 已经取得了卓越的识别性能 ， 在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别 。这项技术在近两三年发展迅速 ， 使人脸识别技术逐渐走向实用化 。
数码相机人脸自动对焦和笑脸快门技术
首先是面部捕捉 。它根据人的头部的部位进行判定 ， 首先确定头部 ， 然后判断眼睛和嘴巴等头部特征 ， 通过特征库的比对 ， 确认是人面部 ， 完成面部捕捉 。然后以人脸为焦点进行自动对焦 ， 可以大大的提升拍出照片的清晰度 。笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上 ， 完成了面部捕捉 ， 然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度 ， 来判断是不是笑了 。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的 ， 所以特征库是基础 ， 里面有各种典型的面部和笑脸特征数据 。
首先是面部捕捉 。它根据人的头部的部位进行判定 ， 首先确定头部 ， 然后判断眼睛和嘴巴等头部特征 ， 通过特征库的比对 ， 确认是人面部 ， 完成面部捕捉 。然后以人脸为焦点进行自动对焦 ， 可以大大的提升拍出照片的清晰度 。笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上 ， 完成了面部捕捉 ， 然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度 ， 来判断是不是笑了 。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的 ， 所以特征库是基础 ， 里面有各种典型的面部和笑脸特征数据 。相关阅读:
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【人脸识别是什么】
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