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人脸图像匹配与识别:提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类:一类是确认,是一对一进行图像比较的过程,另一类是辨认,是一对多进行图像匹配对比的过程。
所谓自然性,是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别,人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的,另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等,而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性,因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。
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。
生物识别技术已广泛用于、、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。例如,一位储户走进了银行,他既没带银行卡,也没有回忆密码就径直提款,当他在提款机上提款时,一台摄像机对该用户的眼睛扫描,然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定,办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外,美国“9.11”事件后,反恐怖活动已成为各国的共识,加强机场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神通,它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔,判断他是不是通缉犯。
情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态,在人与人的交流中发挥着重要作用。情绪是一种综合了人的感觉、思想和行为的状态,它包括人对外界或自身刺激的心理反应, 包括伴随这种心理反应 的 生 理反应。在 人 们 的 日 常工作和生活中,情绪的作用无处不在。在医疗护理中,如果能够知道患者、特别是有表达障碍的患者的情绪状态,就可以根据患者的情绪做出不同的护理措施,提高护理 量。在产品开发过程中,如 果能够识别出用户使用产品过程中的情绪状态,了解用户体验,就 可 以 改 善 产 品 功 能,设 计 出 更 适 合 用户需求的产品。在各种人-机交互系统里,如果系统能识别出人的情绪状态,人与机器的交互就会变得更加友好和自然。因此,对情绪进行分析和识别是神经科学、心理学、认知科学、计算机科学和人工智能等领域的一项重要的交叉学科研究课题。
对应于不同的情绪诱发方法,情绪识别方法也各不相同,常见的情绪识别方法主要分成 两大类:基于非生理信号的识别和基于生理信号的识别。基于非生理信号的情绪识别方法主要包括对面 部 表 情 和 语 音 语 调 的 识 别。面 部 表 情 识别方法是根据表情与情绪间的对应关系来识别不同的情绪,在特定情绪状态下人们会产生特定的面部肌肉 运 动 和 表 情 模 式,如 心 情 愉 悦 时 嘴 角 角 上翘,眼部会出现环形褶皱; 愤怒时会皱眉,睁大眼睛等。目前,面部表情识别多采用图像识别的方法来实现 [6-7]。语音语调识别方法是根据 不 同 情 绪 状态下人们的语言表达方式的不同来实现的 [8],如心情愉悦时说话的语调会比较欢快,烦躁时语调会比较沉闷。基于非生理信号识别方法的优点是操作简单,不需要特殊设备。缺点是不能情绪识别的可靠性,因为人们可以通过伪装面部表情和语音语调来掩饰自己的真实情绪,而这种伪装往往不易被发现。其次,对于患有某些特殊疾病的残疾人来说,基于非生理信号识别的方法往往难以实现 [1]。
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