图像识别算法都有哪些 图像识别算法：1 人脸识别类（Eigenface，Fisherface 算法特别多），人脸检测类（j-v算法，mtcnn)2 车牌识别类，车型识别类（cnn）3 字符识别（cnn)。。
能用照片、视频骗过人脸识别吗？ 虹软视觉开放平台 ？ ai.arcsoft.com.cn ？ 1 ？ ？ 添加评论 ？ ？ ？ 喜欢 ？ 继续浏览内容 知乎 发现更大的世界 打开 Chrome 继续 虹软视觉开放。
人脸识别预处理用canny边缘检测前还能再用加个中值滤波或者锐化吗？
请大家给我点人脸活体检测的建议？ 虹软视觉开放平台 ？ ai.arcsoft.com.cn 我随便说，说错了别见怪哦。防范攻击，我觉得光进行脸的检测可能还不够，还需要判断人脸的位置、距离等周边环境信息。单镜头近距离。
支付宝实名认证我为什么验证不了人脸，总是说请对本人拍摄，怎么回事呢？ 因为本人变化较大，无法识别，比如发型的变化遮住脸型，也可能是因为拍摄角度和之前不一样导致识别部分有错位，请正对手机，确保光线充足，再次尝试。。
粒子滤波算法的具体流程是怎样的？ 粒子滤波(PF：Particle Filter)算法起源于20世纪50年代Poor Man's Monte Carlo问题的研究，但第一个具有应用性的粒子滤波算法于1993年由Gordon等提出（“A novel Approach to nonlinear/non-Gaussian Bayesian State estimation”）。它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表示其分布情况，是一种顺序重要性采样法(Sequential Importance Sampling)。粒子滤波的应用非常广泛，尤其是在目标跟踪（“A probabilistic framework for matching temporal trajectories”）等视觉任务方面。粒子滤波算法有许多不同的改进方式。针对不同的问题，PF算法被改造以适应更好的问题。本文主要侧重于目标跟踪方面的应用。以人脸跟踪为例，下图展示了粒子滤波的跟踪结果。下面介绍下粒子滤波的基本过程：初始化、概率转移、权重重计算和重采样四个阶段。1.初始化阶段跟踪区域初始化。在使用粒子滤波算法进行目标跟踪前需要选择要跟踪的目标物体。这个过程可以用人工划定方法和自动识别方法。使用人工的方法可以通过鼠标在图像区域标记出一个感兴趣矩形；使用自动的方法就是利用自动的目标检测技术，初步。
人脸识别系统的技术流程是什么呢？ 主要流程：图像采集、人脸检测、图像质量评估、活体检测（可选）、特征提取以及特征比对。图像采集：获取…
人脸识别如何自学？ https：// blog.csdn.net/zizi7/art icle/details/52757300（人脸识别特征脸算法文档） 2）Fisher Face（渔夫脸）： 贝尔胡米尔（Belhumeur）等提出的 Fisherface 人脸识别。
用Gabor滤波器在人脸识别中提取Gabor特征时为什么一般采用五尺度和八方向呢，有理论依据吗？
