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人脸识别万能方法
基于特征脸的方法特征脸的方法,它是一种比较经典而又应用比较广的人脸识别方法,其主要原理是把图像做降维算法,使得数据的处理更容易,同时,速度又可以做的比较快。特征脸的人脸识别方法,实际上是将图像做K-L变换,把一个高维的向量转化为低维的向量,从而消除每个分量存在的关联性,使得变换得到的图像与之对应特征值递减。在图像经过K-L变换后,其具有很好的位移不变性和稳定性。所以,特征脸的人脸识别方法具有方便实现,并且可以做到速度更快,以及对正面人脸图像的识别率相当高等优点。但是,该方法也具有不足的地方,就是比较容易受人脸表情、姿态和光照改变等因素的影响,从而导致识别率低的情况。
光组法原理
1)依据梯度方向的方式。
依据梯度方向的方式也称之为求微分法，运用时变图象灰度级(或过虑方式)的时光求微分(即时光梯度方向涵数)测算清晰度的速率矢量素材。
因为测算简易、結果好，该方式被广泛运用和科学研究。典型性的意味着是Horn-Schunck优化算法和Lucas-Kanade(LK)优化算法。Horn-Schunck优化算法在光流的基本上约束方程的基本上提升了总体的光洁假定，假定全部图象上光流的转变是光洁的，即物体的运动矢量素材是光洁的或是迟缓的。根据这类观念，很多的改善优化算法持续明确提出。Nagel选用有标准的顺畅管束，即根据权重计算引流矩阵的操纵对梯度方向开展不一样的顺畅解决；Black和Anandan对于加强锻炼的价格难题，明确提出了按段顺畅的方式。
2)依据配对的方式。根据配对的光流计算方式有二种：根据特性和地区。
根据特点的方式持续精准定位和目标跟踪的关键特点，对总体目标的大运动和色度转变具备鲁棒。存在的不足是光流一般很稀有，svm算法和恰当配对也很艰难。
依据地区的方式，最开始精准定位类似地区，随后根据类似地区的偏移测算光流。该方式广泛运用于视频编码。但其测算的光总流量仍不聚集。除此之外，这二种方式可能亚清晰度精密度的光流也很艰难，测算量非常大。
3)依据动能的方式。
根据动能的方式又被称为根据頻率的方式，在应用该方式的全过程中，为了更好地得到匀称势流的恰当速率估计，务必对键入的图象开展时光过虑解决，即时间和空间的融合，但光流的时间和空间的屏幕分辨率降低。根据頻率的方式多与很多测算相关，开展稳定性点评也很艰难。
4)依据相位差的方式。
根据相位差的方式是Fleet和Jepson明确提出，Fleet和Jepson最开始明确提出将相位差信息内容用以光流量计算公式的观念。大家在预估光流的情况下，相比色度信息内容，照片的相位差信息内容更为靠谱，因此运用相位差信息内容得到的光势流具备更强的鲁棒。根据相位差的光流优化算法的优势是，图象编码序列的应用领域很广，速率的可能很精确，可是第一，根据相位差的实体模型有一定的合理化，可是有很高的時间多元性，第二，根据相位差的方式可以用两帧图象测算光流，可是提升可能精密度必须一定的時间
5)神经系统动力学模型方式。
神经系统动力学模型方式是运用神经元网络创建的视觉效果健身运动认知的神经系统动力学方程，是立即仿真模拟微生物视觉识别系统的作用和构造。
光流量计算公式的神经系统动力学模型方式尽管不成熟，但其科学研究具备极深的实际意义。伴随着微生物视觉效果科学研究的深层次，神经系统方式毫无疑问会逐步完善。光流量计算公式和人工智能算法的压根发展方向可能是引入神经系统体制。神经元网络方式是光流技术性的发展前景。
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