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2021-11-30 09:16:30
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人脸识别门禁系统,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像人脸识别。
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。
首先,人脸识别有着自然性优势。所谓的自然性是指这一识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同,是通过观察比较人脸区分和确认身份;系统具有自然性的识别还有语音识别和体形识别,而指纹识别和虹膜识别等因人类不能通过此类生物特征区别个体所以不具备自然性。
其次人脸识别管理系统,人脸识别技术具有非强制性特点。被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉,人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息,而不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹,或者利用红外线采集虹膜图像,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而带有可被伪装欺骗性。
第三,人脸识别技术具有非接触优势。相比较其他生物识别技术而言,人脸识别是非接触的,用户不需要和设备直接接触,而同时能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判断及识别。
网络应用
利用人脸识别辅助网络支付,以防止非的拥有者使用等。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成,电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前,交易或者审批的授权都是靠密码来实现。如果密码被盗,就无法保证安全。如果使用生物特征,就可以做到当事人在网上的数字身份和统一。从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。
人脸识别是一种基于人脸特征信息的生物识别技术。每个人的脸都是由前额、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸颊、嘴巴、脸颊之间的一般位置关系也是固定的。然而,人脸是的。世界上找不到两张完全一样的脸。人们通常可以根据不同面孔之间的细微差异来区分不同的人。脸部具有相似性和变性,不同的环境,光线,角度,年龄,都会改变脸部的成像,所以脸部识别是生物识别领域的一个难题。
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