Algoritmo de reconocimiento facial PCA SVM en sklearn, ¿qué es exactamente PCA?
Los algoritmos de reconocimiento facial se dividen en algoritmos de reconocimiento basados en características. Algoritmos de reconocimiento basados en la apariencia. Algoritmo de reconocimiento basado en plantillas. Algoritmo de reconocimiento mediante red neuronal. Para el reconocimiento de redes neuronales basado en la teoría del modelo de estimación de luz, se propone un método de preprocesamiento de luz basado en la corrección de escala de grises gamma, y se proponen las correspondientes estrategias de compensación y equilibrio de luz basadas en el modelo de estimación de luz. La teoría de corrección estadística de deformación optimizada optimiza la postura de la cara basada en la teoría de corrección de deformación estadística. La teoría de iteración fortalecida es una extensión efectiva del algoritmo de detección de rostros DLFA original en tiempo real. Esta teoría se centra en el valor intermedio del tiempo real; Procesamiento de datos faciales, para lograr el mejor efecto de coincidencia entre la tasa de reconocimiento y la eficiencia del reconocimiento.