关于计算机视觉人脸识别论文的问题，小编就整理了3个相关介绍计算机视觉人脸识别论文的解答，让我们一起看看吧。
人脸识别论文难写吗？难，同时又不难
论文的撰写难以程度是相对而言的，每一个行业都有高手，题目中说到的人脸识别不是我的专业，但是我想是互通的。如果你扎扎实实的做好了实验设计工作，取得了一定的成绩，那么我想你不管转写什么方面的文章都是轻而易举。如果你马马虎虎，没有什么好的实验结果，那么你就很难写好论文。
人脸识别的原理和过程？人脸检测：第一步是在图像或视频中定位人脸。这是通过使用计算机视觉算法来检测眼睛、鼻子和嘴巴等特征来完成的。
特征提取：一旦检测到人脸，下一步就是从中提取独特的特征，例如眼睛、鼻子和嘴巴的形状，以及它们之间的距离。
比较：然后将检测到的人脸的特征向量与已知人脸的数据库进行比较，使用简单的欧几里得距离计算或更高级的机器学习算法。
识别：基于比较，算法确定图像中人的身份，并输出与该身份相关联的名称或标签。
人脸识别技术在不断改进并变得更加准确，但仍然容易出错，尤其是在光线不足、角度不正常或识别不同种族或肤色的人时。
什么是人脸识别？人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
生物特征识别技术所研究的生物特征包括人脸、指纹、手掌纹、掌型、虹膜、视网膜、静脉、声音(语音)、体形、红外温谱、耳型、气味、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字、步态)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、静脉识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
几何特征的人脸识别方法 几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。
这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。
基于特征脸(PCA)的人脸识别方法 特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。
到此，以上就是小编对于计算机视觉人脸识别论文的问题就介绍到这了，希望介绍计算机视觉人脸识别论文的3点解答对大家有用。
