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2021-10-02 09:18:06
人脸识别难的部分是有充分适应各大光线环境的人脸预处理算法,需要在各种复杂的光线环境中提取到人脸信息,特别是移动互联网时代,摄像头拍照的地方可以在斑驳的树影下,也可以在昏暗的街灯下人脸识别一体机,以及深夜出租车内,这对算法的鲁棒性考验极大。同时还要考虑照片和视频欺诈,二次成像的光线污染等问题。
人脸识别技术主要是利用图像处理技术从图像中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征点模型。再从人脸特征点模型与被测者的人的面像进行特征分析(可以假定为无数的几何特征点求解),根据分析的结果来给出一个相似值,通过这个值即可确定是否为同一人。简单的说就是A/B两张照片比对,产生的计算数值是否达到要求。
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,提高图片的质量人脸识别管理系统,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。
1、门禁管理系统
安防智慧社区领域,人脸识别主要应用在门禁系统识别。由于门禁是社区道安防线,相对比传统的ID卡门禁往往存在一定的安全隐患,它的使用也比较麻烦,比如忘记或丢失等等。在社区居民的使人脸识别门禁,面部是出了社区的“通行证”,不用担心这些问题。
2、智能楼宇对讲机管理系统
在智能安防领域,视频控防是至关重要的。在社区内安装智能楼宇出入控制系统,可透过电脑技术、通讯技术及影像技术连接入口、内部居民及物业管理部门,达到智能开门的目的,访客识别和实时控防功能。改善社区内外人士的安全访问,并提高物业对社区紧急情况的处理效率。
3、对家中老人的特别照顾
事实上,人脸识别系统在安防之外的领域使用的认可,同时也给出了一个更加人性化的社区服务。包括照顾孤寡老人社会特殊人群,如小孩、老人。如人脸识别门禁系统,在特殊人群几天都没有获得信息,后台系统可以设置为自动发布预警信息,便于接收信息的及时家访后,物业人员。
【2】“家校互通”刷脸通话电子班牌 在星马电子的展台上,我们还可以看到主打刷脸视频通话的新型智慧班牌,在校园等半封闭式环境下可有效满足家校互通的刚需。学生提前录入人脸并与家长号码绑定后,只需刷脸即可与家长进行视频通话。对于限制携带手机的小、初、高而言,支持视频通话的智慧班牌可以满足学生联系家长的即时需求,也能避免学生对通讯设备的滥用。
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