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1. 核心流程人脸识别系统分为四个关键步骤:人脸检测:在图片中找到人脸位置(类似在人群中找人)人脸对齐:调整人脸角度(像把歪头照片扶正)特征编码:提取人脸数学特征(把脸转换成数字密码)特征匹配:比对特征库(在密码本里查找匹配)2. 技术发展传统方法(2012年前):手工设计特征(如Haar特征)+ 分类器(如Adaboost)深度学习方法(2012年后):神经网络自动学习特征(如ResNet)举个栗子🌰:传统方法像用尺子量五官距离,深度学习方法像让AI自己发现"耳朵形状比鼻子更重要"传统方法1. Haar特征原理:计算黑白区域的像素差(如眼窝比脸颊暗)优势:计算快(用积分图加速)局限:只能捕捉简单特征2. Adaboost分类器工作方式:组合多个弱分类器(像多个学生投票)级联结构:快速排除非人脸区域(安检时先看轮廓再查细节)经典组合:Haar+Adaboost曾是OpenCV的默认人脸检测方案
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