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2021-08-05 09:20:33
(1)人脸识别考勤应用:如今很多企业和学校的考勤方式弊端显著,代打卡现象严重,而人脸识别考勤系统会保存考勤数据,并给出识别结果,从而加强课堂和公司的考勤数据的准确性、完整性,并为日后考勤记录提供准确的数据。这种使用人脸识别设备来进行考勤记录的方式,俗称“刷脸考勤”。
(2)人脸识别门禁应用:将人脸识别终端应用到通道闸机和智能门禁中的身份识别系统上,可大大提高门禁系统运行的安全性和可靠性,从大程度上降低身份冒充而进入某些场所进行不法活动的可能性,极大减少了门禁安全系统中现有及潜在的技术漏洞、隐患和风险,如在机场、火车站、高校、酒店和政府单位等场所中的使用较为常见。
(3)证卡认证和出入管理:人脸识别终端应用于认证核验设备中,可快速准确地确认人员的,进行的人员核验,如火车站、地铁、机场等。
北京教育考试院介绍,今年将严把入口关,采取人脸识别等科技手段加强考生身份核验和违禁物品检查,严防携带高科技工具进入考场,严防行为发生。
人脸识别技术属于生物特征识别技术,生物识别技术被广泛用于政府、、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。
人脸识别系统主要由四个部分组成: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。人脸图像采集:不一样的人脸图像都能根据拍摄摄像镜头采集出来,例如静态数据图像、动态像、不一样的部位、不一样小表情等层面都能够获得非常好的采集。当客户在采集机器设备的拍攝范畴内时,采集机器设备会全自动检索并拍攝客户的人脸图像。
人脸检测:人脸检测在具体中关键用以人脸鉴别的预备处理,即在图像中校准出人脸的部位和尺寸。人脸图像中包括的方式特征十分丰富多彩,如条形图特征、色调特征、模版特征、构造特征及Haar特征等。人脸检测便是把这在其中有效的信息内容挑出,并运用这种特征完成人脸检测。
流行的人脸检测方式 根据之上特征选用Adaboost学习培训优化算法,Adaboost优化算法是一种用于归类的方式 ,它把一些较为弱的分类方法合在一起,组成更新的较强的分类方法。
人脸检测全过程中应用Adaboost优化算法筛出一些意味着人脸的矩形框特征(弱分类器),依照权重计算的方法将弱分类器结构为一个强分类器,再将训炼获得的多个强分类器串连构成一个联级构造的堆叠分类器,合理地提升 分类器的检验速率。
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