.页眉. .页脚. 基于大量人脸数据库的人脸识别的新方法 Mahmud , Shihadeh Alqrainy, Hasan Muaidi, Mohammed Wedyan 阿普杜拉王子。。。。摘要这篇文章展示了一个算法使得 matlab 程序能够以来一个给予的数据库和脸部识别技术构建和处理一张图片,这帮助解决了一些公安人员的调查难题和一些类似的操作,随着数据库的发展这些图像得以被构建和实现。据发现这样的图像处理操作解决了一些需要快速调查的事务的难题比如公安人员的工作。这种方法依赖于已有的人脸数据库和人脸识别,人脸识别则是采用抓取脸部的数据并于已有数据进行比较,然后找到最接近的一个作为结果。这个操作需要时间,虽然它并不实时操作但是需要的时间是很短的。这种方法延伸出一种方法能够更快搜索出一些未知的人或脸,这样所有的部门就能投入更多的兴趣在自己的事务中搜索未知的人。关键字:图像处理; matlab ;数据库;人脸识别;搜索介绍数据库图像处理系统适用于在一些紧急事件中快速构建图像,比如犯罪案件,公安人员对杀人犯,盗窃犯和其他一些犯人的调查。它可以与图像检索系统和其他的图像处理程序并行。这个系统能够进行所谓的图像检索操作来比较存储在数据库中的图像和被给予的数据所描绘出的图像,以此使得一些问题得以解决。另一方面,非语言类检索引用通过图像属性访问数据的系统。一些图像属性能够依赖图形处理技术被提取出来。这个系统能够通过取得资源里的数据来启动,这样的数据库描绘了图像然后任何在数据库中的项目都能通过 matlab 构筑的代码来转换成类似于数据库中给出的图像,从而系统能够搜索一张通过存储大量数据的数据库构筑的相似的图像。在这之后系统能够得出它的结果使得未知的图像成为已知,之后还需要一个测试阶段来确保最终图像的正确性。许多研究者通过不同的方法论来探究分析这样的系统,比如 Jodouin 。2003 年展示了一个全自动方法,它基于多谱线图像和地形数据库样本的区域探测和描绘。作者展示了一种方法来集合这两种路线,这种方法采用了极大后验概率分割来形成统一的面对噪声和糟糕边界情况具有健壮性的路线。 Sean A. et al. 2011, 探究了图像处理中的一些问题,比如纹理合成, 分辨力增强, 图像噪声, 孔洞填充。作者认为: 这样的问题被认为是数学病态问题, 这意味着想要的输出比输入包含更多的信息,任何算法想要解决这些问题都必须包含一些假设,那就是我们能够从一组代数解决方案中找到一个貌似正确的结果。 Sasikumar G. et 2012 展示了一个快速脸部嗅探算法,并且结果精确。他们使用的是生物工程学系统中的唇部跟踪, 它基于一个真正有潜力的系统。他们使用先前记录虚拟表达, 这些表达被生成并存放在数据库中的, 以便将来使用。这个方法包含了四个阶段: 第一步包括从原始图片中获取脸部, 第二步包括背景取出嘴部提取, . .页脚. 为起始坐标的关键点提取, 第四部包括, 把获取的特征矢量存入数据库。用户想要通过系统的身份认证就会提供实时信息, 这些信息会与存放在数据库中已有的模板进行比对。系统提供的反馈会是一个匹配或者错误的匹配。 Sanjay K. et 2012 年注意到认识一个人的身份最主要
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