人工智能在模式识别中的应用研究


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人工智能在模式识别中的应用研究

人工智能在模式识别中的应用研究

其中，基于几何特征的方法最为常见，它通常需要与其他的算法进行结合之后才能形成比较好的识别效果；而基于模板的方法又能够分为基于匹配的方法、脸部特征的方法、线性判别分析的方法、神经网络方法以及奇异值分解方法等；再次，基于模型的方法主要包括基于隐马尔可夫模型、主动外观模型和主动形状模型方法等。
　　采用人脸识别模式来进行身份验证具有明显的有点，诸如：易用性好、准确度高、隐私性能好、稳定性好，且能被大部分的用户容所接受。人脸二维图像的识别已经基本实现，但是基于三维的立体图像人脸识别技术却处于研发阶段。人脸的二维及三维模型所反映的脸部外部信息是不同的，二维图像中的灰度值反映的是人脸表面亮度的差异，而三维图像中添加了深度信息，它能够表达脸形的信息数据，使得脸部的信息量更加丰富，能提高脸部的识别概率。

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