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2020-09-12 09:37:08
人脸识别闸机解决校园学生出入安全问题
个人身份确认是社会较为普遍的基本需求,自古以来面相是确定人身份的重要依据。计算机人脸识别技术是一项非常具有挑战性的任务,迄今为止计算机人脸识别的准确性依然受到光照条件、人脸的姿态、表情等因素的影响[1]。相比指纹、虹膜等生物特征的身份鉴别技术,人脸图像信息的获取可以在非合作条件下完成门禁人脸识别系统,因此该技术在业务中的应用需求非常大。近年来,随着深度学习等新理论和方法的突破,人脸识别技术的准确性有了大幅度提升。
如何创造一个安全的、数字现代化的、智能化的校园,安全管理有着十分重要的意义。人脸识别技术是基于人的脸部特征为信息源进行身份验证的一种生物识别技术,用于闸机上是为了方便人们快速开闸。
提升业主居住使用安全性、便捷性,升级智能化管理 更安全 当小区门禁管理启用了人脸识别闸机门禁系统后,就解决了老式门禁容易被所带来的安全隐患问题。人脸识别闸机门禁系统是以人脸识别技术为核心,人脸具有不易的特性,和传统的门禁卡、指纹相比,更加安全且不易,陌生人无法凭借化妆、戴假发、戴帽子、戴眼镜等方法潜入。
更便捷 几乎每个业主都有过有遗失、忘记携带门禁卡匙的情况出现,只能叫保安打开门人脸识别管理系统,而人脸识别则没有这种担忧。还有试想一下下雨天:住户拎着大包小包,带着娃,还要腾出一只手翻包找钥匙出来开门,手忙脚乱,这样的情况可以说是非常不方便,人脸识别门禁系统则为业主解决了这种尴尬。
人脸识别闸机门禁系统,具有主动人脸的功能,主要业主进入摄像头识别范围,系统会快速做出反应,与人脸数据库进行比对识别,显示识别成功,门会自动,住户可自由出入,不需要专门腾出手来、刷指纹或者输密码,真正解放双手,做到使用的人性化。
更智能 业主因为经常丢失门禁卡或卡损坏去管理处补办重新配备门禁卡、钥匙等,非常麻烦。采用人脸识别门禁系统,业主只需要在小区管理处一次采集人脸信息即可,不再担心丢失或补办的烦恼。
3D人脸识别系统常规的脸识别需要的四个步骤:人脸图像预处理、人脸图像匹配和识别、人脸图像采集及检测、人脸图像特征提取,同时这也是人脸识别系统的四个主要的组成部分。
1、人脸图像预处理:图像预处理是人脸识别技术中一个相当重要的环节,因为图像采集的地点光线等因素不同,图像的质量也有较大的差异。图像预处理的目的主要是为了去除对图像有干扰的信息,提高图片的质量,突出有用的信息。为之后对图像的分析计算提供便利,达到更快更准确的目的。
2、人脸图像匹配与识别:通过摄像头采集到的图片进行信息处理,通过核心算法对图片中的人脸的五官、脸型和角度等信息进行计算,并且把图像信息和自身数据库里保存的图像信息进行搜索比对,当两者的匹配度到达一定的比例就可以把匹配到的数据输出,达到的目的。
3、人脸图像采集及检测:人脸图像通过摄像头等方式以静态图像,动态图像等方式进行记录,通过人脸检测的方式来确定人脸的位置和大小。以目前主流的人脸检测及采集的方法来说,Adaboost人脸检测算法,是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法,该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。但其缺点是在复杂背景中,容易受到复杂环境的影响,导致检测结果并不稳定,极易将类似人脸区域误检为人脸,误检率较高。
4、人脸图像特征提取:通过对预处理之后的图像进行分析计算,提取出图像中的人像的五官特征、人脸图像变换系数特征等。人脸特征提取的方法有两大类:一种是基于知识的表征方法,首先需要提取出人脸的五官,如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特点,在计算这些特点之间的位置关系,将它们之间的几何特征作为识别人脸的重要特征;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
①特征向量法
该方法是先明确眼、鼻头、嘴巴等面像五官轮廊的尺寸、部位、间距等属性,随后再测算出他们的几何图形特征量,而这种特征量产生一叙述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库文件存储多个规范面像模板或面像模板,在开展核对时,将取样面像全部像素与库中全部模板选用化有关量量度开展配对。除此之外,也有选用系统识别的自相关互联网或特征与模板紧密结合的方法。
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