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2021-02-06 09:26:12
虽然人脸识别在商用领域已经被接受,但高成本和高功耗一直是限制其规模化应用的阻碍因素。人脸识别技术和设备提供商需要在满足实际应用场景需求的同时,不断降低设备成本,同时降低产品功耗,提升产品的全生命周期,从而加快人脸识别技术在商用领域的规模化应用智能人脸识别系统。
除成本和功耗因素外,人脸识别同时也面临着双胞胎的识别、光线的干扰、美容化妆、遮挡、低分辨率的识别的技术瓶颈。无论是厂商还是用户,都需要正视目前存在的困难,不断使产品和技术趋于场景实用。随着,国家和行业标准的建立与实施,以及人脸识别技术不断迭代,人脸识别将在防伪化、三维化、环境适应性、、高速度等方面得到强化,并迎来新一轮的发展热潮。
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,突出有用的信息人脸识别管理系统。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。
人脸识别系统主要包括四个组成部分:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。折叠人脸图像采集及检测人脸图像采集: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。
人脸识别通道闸机管理系统需求:软件的发展给我们的经济带来了很大的推动作用,现在越来越多的软件技术运用于各行各业,市场经济作为经济发展的一部分,推行新的技术对其有很大的帮助作用,而人类面部识别智能化的应用,为工作及生产带来很大便利,提高了效益。比如日常工作中的面部考勤签到,vip客户面部识别,来访人员面部识别等,这些系统的应用为行业及单位带来了很大的收益,因此随着技术的进步,跟上时代的步伐显得尤为重要。人脸识别通道闸机管理系统正是应用先进的人脸自动识别技术来实现与道闸中闸机的自动快速识别与开启,提高办事效率。人脸识别通道闸机,现在被广泛应用在考勤及安全出入同时兼顾,用在公司,事业单位,工厂,又能限制陌生人进入,又能做到刷脸考勤。
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