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2020-11-15 09:28:30
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人脸识别闸机系统,自古以来面相是确定人身份的重要依据人脸识别。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人脸识别系统,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识别管理系统,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。
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间,并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是,上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
(2)人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外,利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
(3)人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说,将采样到的面像与库存的面像依次进行比对,并找出的匹配对象。所以,面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法:
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