开放識別技術包括三個部分:开放檢測开放檢測是指區分動態場景和雜亂場景中是否存在开放圖像，以及區分這樣的开放圖像。一般有以下方法:參照模板法，首先規劃一個或多個標準化开放的模板，然後計算測試采集的樣本與標準化模板之間的匹配度。
通過閾值判斷开放是否存在；开放規則法(Face rule method)因為开放具有一定的結構分布特征，所謂的开放規則法就是提取這些特征，生成相應的規則來確定測試樣本中是否包含开放；樣本學習方法(sample learning method)是一種用於模式識別的人工神經網絡方法，即通過學習开放圖像樣本集和非开放圖像樣本集來生成分類器。
膚色模型方法該方法基於麵部膚色在顏色空間中傳播相關集合的規則進行檢測。特征子麵方法將所有表麵圖像視為表麵圖像子空間，並根據測試樣本與其在子孔之間的投影之間的間隔來判斷是否存在表麵圖像。
值得一提的是，上述五種方法也可以在實際測試係統中總結和選擇。麵部跟蹤看起來跟蹤是指跟蹤檢測到的外觀的動態策略。詳細選擇根據模型的方法或運動與模型相結合的方法。此外，使用膚色模型也是一種簡單而有用的方法。
|
