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邊緣檢測
什么是邊緣？通俗來說就是眼睛、鼻子等外部輪廓，在灰度圖像中就是一些灰度值變化明顯的點(diǎn)，這些變化反映了圖像的重要程度或所蘊(yùn)含的信息。
直觀上看，合肥人臉識(shí)別，圖像的邊緣附近的值出現(xiàn)明顯的分割，人臉識(shí)別一體機(jī)，灰度值變化較大，而圖像中比較平滑的部分，其灰度值變化較小。對(duì)于計(jì)算機(jī)來說，可以通過灰度階的變化來對(duì)圖像信息進(jìn)行邊緣檢測。
人臉識(shí)別建模與檢索
系統(tǒng)可以將登記入庫的人像數(shù)據(jù)進(jìn)行建模提取人臉的特征，并將其生*臉模板（人臉特征文件）保存到數(shù)據(jù)庫中。在進(jìn)行人臉?biāo)阉鲿r(shí)（搜索式），將人像進(jìn)行建模，再將其與數(shù)據(jù)庫中的所有人的模板相比對(duì)識(shí)別，人臉識(shí)別考勤，終將根據(jù)所比對(duì)的相似值列出相似的人員列表。系統(tǒng)可以識(shí)別得出攝像頭前的人是一個(gè)*的人還是一張照片。以此使用者用照片作假。此項(xiàng)技術(shù)需要使用者作臉部表情的配合動(dòng)作。
這背后有數(shù)學(xué)理論的支撐，我們一般用梯度來描述變化快慢。在圖像中的灰度變化既有方向也有大小，智能人臉識(shí)別，就可以使用圖像梯度來描述這種變化，進(jìn)而可以檢測出圖像的邊緣。
在數(shù)學(xué)上，梯度既有大小，又有方向，并且需要要有一定的條件，比如可導(dǎo)等。在圖像中一般會(huì)簡化處理，使用算子進(jìn)行代替。
算子其實(shí)也是一種濾波，但使用算子更強(qiáng)調(diào)其數(shù)學(xué)含義和特定用途。目前常用的邊緣檢測算子，包括sobel，laplacian算子和canny等。我們簡單描述下canny邊緣檢測。
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