语义识别人像识别对技术好处和采用方法

  人脸识别主要识别哪里是不固定的,他可以固定识别也可以寻找较优的部位进行识别,就拿苹果手机为例,苹果手机的人脸识别每次识别的特征部位都不是固定的,他是一个学习的过程,无论怎样人脸识别识别的到底是哪个部位,这完全看程序和算法的设计,并不是固定的几个位置,可能是上百个点,不断的优化。

  人脸识别的利弊。

  不易察觉性人脸识别技术可以采用可见光人脸图像识别,或是红外线与可见光融合的多光源人脸图像识别技术,人脸识别只要在有特定光源的情况下,就能完成不被人察觉的识别,不会令人反感也不会陷于被伪装欺骗的境地,在公安刑侦领域,特别适用于犯罪嫌疑人的跟踪与追捕。

  首先是人类脸部存在相似性,不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸器官的结构外形都很相似,这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的,但是对于利用人脸区分人类个体是不利的,在加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加了识别的难度。

  当提取声音特征集合以后,就可以识别这些特征所代表的单词,本节重点关注单个单词的识别,识别系统的输入是从语音信号中提取出的特征参数,如LPC预测编码参数,当然,单词对应于字母序列,语音识别所采用的方法一般有模板匹配法,随机模型法和概率语法分析法三种。

  (1)模板(template)匹配法。

  在训练阶段,用户将词汇表中的每一个词依次说一遍,并且将其特征向量作为模板存入模板库,在识别阶段,将输入语音的特征向量序列,依次与模板库中的每个模板进行相似度比较,将相似度较高者作为识别结果输出。

  (2)随机模型法。

  随机模型法是目前语音识别研究的主流,其突出的代表是隐马尔可夫模型,语音信号在足够短的时间段上的信号特征近似于稳定,而总的过程可看成是依次相对稳定的某一特性过渡到另一特性,隐马尔可夫模型则用概率统计的方法来描述这样一种时变的过程。

  (3)概率语法分析法。

  这种方法是用于大长度范围的连续语音识别,语音学家通过研究不同的语音语谱图及其变化发现,虽然不同的人说同一些语音时,相应的语谱及其变化有种种差异,但是总有一些共同的特点足以使他们区别于其他语音,也即语音学家提出的“区别性特征”。