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人脸识别终端最牛技术分析

近年来,随着安防行业的不断向前发展,智能化是未安防行业发展的一大发展趋势。所谓人脸识别技术,即基于人的脸部特征,对输入的人脸图象或者视频流进行判断,首先判断其是否存在人脸。如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份

人脸识别技术原理分析

人脸由于其易采集的特性,受到很多行业客户的关注,特别是公安、海关、商场等。人类每天都在进行人脸识别,因此也最能接受这种身份认证方式。人脸识别的研究始于上世纪中期,经历了数十年的努力,现在已经可以应用在我们的实际生活中,为我们提供各种便利。

特征提取:特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息,这些数字就是我们要提取的特征。常见的人脸特征分为两类,一类是几何特征,另一类是表征特征。几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系,如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征,计算量小。不过,由于其所需的特征点不能精确选择,限制了它的应用范围。另外,当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时,特征变化较大。所以说,这类算法只适合于人脸图像的粗略识别,无法在实际中应用

人脸识别:这里提到的人脸识别是狭义的人脸识别,即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比,根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类:一类是确认,这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程,回答你是不是你的问题;另一类是辨认,这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配的过程,回答你是谁的问题。显然,人脸辨认要比人脸确认困难,因为辨认需要进行海量数据的匹配。常用的分类器有最近邻分类器、支持向量机等。

与指纹应用方式类似,人脸识别技术目前比较成熟的也是考勤机。因为在考勤系统中,用户是主动配合的,可以在特定的环境下获取符合要求的人脸。这就为人脸识别提供了良好的输入源,往往可以得到满意的结果。但是在一些公共场所安装的视频监控探头,由于光线、角度问题,得到的人脸图像很难比对成功。这也是未来人脸识别技术发展必须要解决的难题之一。

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