标签: 年龄识别

人脸识别的算法到底发展到了什么程度，今年趁着2015慕尼黑展，特别留意了许多企业新推出的人脸识别技术，果然有新亮点，许多新算法的应用在传统的基础上更近一步，有融合全局的算法，也有局部特征的识别算法，如性别判定（男?女?。。）、年龄判定（25岁?30岁？。。）、表情判定(高兴？悲伤？。。)、目光视线判定（目光视线角度）、面部朝向判定（右转？左转？）、眨眼判定、人脸对比等等，很多功能的后续应用都引人遐想。 识别率与识别速度也在以前的基础上进一步提升，一些方案采用特征抽取识别算法，所需的建模空间小，能支持快速识别处理，同时也比利用辉度值直方分布抽取的方法更不受光线明暗的影响，可以在较为弱光的环境下进行识别。 本着对年龄算法将信将疑的精神，我亲自做了测试，结果显示年轻三岁。虽然我期待年轻更多，但作为实验准确性来说还是比较靠谱，介绍人员也表示一般测试结果会“显”年轻。性别判定没问题、表情识别（微笑OK，发怒（给出结果生气）、皱眉（痛苦））、视线判定略有延迟。 对于这些新算法的应用领域，除了传统的监控设备、安防外，厂家也把如电视空调在内的智能家电、市场调研在内的人流分析、机器人等纳入了目标范围，当然针对不同算法的功能模块，都可以进行定制，系统应用的想象空间更大,比如在车载环视系统中，现在比较多采用人体检测与移动算法来报警与车辆可能的碰撞等。 不过提出识别系统的厂家在出售形式上依然以硬件售出为主，更倾向于提供标准的开发模块，内含摄像头及传感算法等组件成套出售为主。 图为对路人实时信息识别。识别速度较快。