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2020-11-07 09:30:08
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人脸自动识别系统。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,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。
人脸在视觉上的特点是:
,不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的,通道闸机系统可以通过这发面进行发展。
第二,人脸的外形很不稳定人脸识别管理系统,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。通道闸机人脸识别技术可以一一排除这方面的困难,从而达到理想的运用效果。
人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器),按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。
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