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2020-09-08 09:37:39
人脸识别技术应用具有较强的场景性,不同应用场景对核心算法能力要求不一样。在办公区、社区、公寓、酒店等泛安防商用场景,人脸数据库规模相对较小,并不需要在巨量的数据集上进行深度学习训练,对硬件并没有过高的要求人脸识别一体机,而嵌入式人脸终端完全可以承载这些场景人脸识别的计算量。苏亮亮表示,“无论是算力还是算法层面,当前人脸识别已经基本可以满足泛安防领域的业务需求。”
众所周知,长租公寓、公租房和酒店因流动人口众多,带来不少安全隐患以及人口管理难题。而传统人口管控办法不仅消耗大量的人力和物力,而且办事效率极其低下,结果往往不尽人意。而嵌入式人脸终端的采用人脸识别系统,将不失为有效解决公寓出入门禁和安全管理问题的新方法。
人行通道系统,顾名思义就是对于出入口的一个管理,但随着数字和网络技术的飞速发展,人行通道系统也就是门禁系统早已超越了单纯的门道及钥匙管理,而逐渐发展为一套完整的出入管理系统,对于工作环境安全、人事考勤管理等方面起着越来越巨大的作用。人行通道系统的选择也是很重要的人脸识别管理系统,万一购买了劣质量产品那无非是给消费者带来生命和财产的不安全!
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性,然后再计算出它们的几何特征量,而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像模板,在进行比对时,将采样面像所有象素与库中所有模板采用化相关量度量进行匹配。此外,还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。
在人脸识别中,类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,而第二类的变化应该消除,因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化(inter-class difference),而称第二类变化为类内变化(intra-class difference)。对于人脸,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
(2)面部跟踪
面貌跟踪就是指对被检验到的面貌开展动态性总体目标跟踪。实际选用根据模型的方式 或根据健身运动与模型紧密结合的方式 。除此之外,利用皮肤颜色模型跟踪也不可多得一种简洁明了而合理的方式。
(3)人脸比对
面貌核对是对被检验到的面貌像开展确定或在面像库中开展总体目标检索。这事实上就是,将取样到的面像与库存量的面像先后开展核对,并找到的配对目标。因此,面像的叙述决策了面像分辨的具体做法与特性。
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