Riconoscimento facciale

Riconoscimento facciale con la computer vision

Il riconoscimento facciale è il processo di identificazione di una o più persone in immagini o video tramite l’analisi e il confronto di pattern. In genere, gli algoritmi per il riconoscimento facciale estraggono le caratteristiche facciali e le confrontano con un database per trovare la migliore corrispondenza. Il riconoscimento facciale è parte importante di molti sistemi di biometria, sicurezza e sorveglianza, nonché di sistemi di indicizzazione di immagini e video.

Fasi nel flusso di lavoro di riconoscimento facciale.

Il riconoscimento facciale sfrutta la computer vision per estrarre le discriminanti dalle immagini facciali, e il riconoscimento di pattern o le tecniche di machine learning per modellare l’aspetto dei volti e classificarli.

È possibile utilizzare tecniche di computer vision per eseguire l’estrazione di caratteristiche per codificare le discriminanti necessarie per il riconoscimento facciale sotto forma di vettore compatto di caratteristiche utilizzando tecniche e algoritmi quali:

  • Estrazione di caratteristiche dense locali con i descrittori SURF, BRISK o FREAK
  • Istogramma di gradienti orientati
  • Distanza tra i punti di riferimento facciali rilevati, quali occhi, naso e labbra

È possibile applicare tecniche di machine learning alle caratteristiche estratte per eseguire il riconoscimento facciale o la classificazione utilizzando:


Esempi e consigli pratici


Riferimenti software

Vedere anche: Statistics and Machine Learning Toolbox, Aerospace Blockset, Computer Vision System Toolbox, MATLAB e OpenCV, machine learning, rilevazione oggetti, riconoscimento oggetti, estrazione di caratteristiche, visione stereo, flusso ottico, RANSAC, riconoscimento di pattern

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