光电混合联合变换提升大规模人脸识别速度与精度

本文档主要探讨了一种创新的人脸识别技术，即"基于光电混合联合变换相关器的大规模人脸识别"。该方法旨在提高大规模人脸识别的效率和精确度。传统的图像相关运算在人脸识别过程中占据了大量时间，作者通过引入光学联合变换相关器来加速这一过程，同时利用计算机模式识别的高精度和光学模式识别的高速特性，实现了1:N（一对一）的高效识别。 核心技术包括两个关键步骤：首先，通过光学手段完成图像间的联合变换相关运算，这是一种利用光学系统对图像进行快速处理的方式，可以减少电子计算的负担。其次，利用电力系统的功率谱相减技术，进一步优化了相关特征的提取和比较，显著提高了识别的实时性。这种方法有助于消除中央零级衍射，增强自相关峰的清晰度，从而提升识别的准确性。 为了评估此方法的性能，作者构建了一套评价标准，对识别速度、精度和稳定性进行了全面测试。计算机仿真实验结果显示，当识别阈值设置在0.61到0.62的范围内，该方法能够实现无误的1:N匹配，即错误匹配率和错误不匹配率均为0。这表明该技术在实际应用中具有很高的可靠性和实用性。 这篇论文介绍了如何巧妙地融合光电技术和计算机算法，优化人脸识别中的核心运算，不仅提高了识别效率，还保持了较高的识别精度。这对于大规模人脸识别系统，尤其是在实时性和准确性要求高的场景中，具有重要的理论和实践价值。未来的研究可能进一步探索如何将这种混合技术推广到其他复杂的视觉识别任务中。