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人臉識別 | 人臉辨識 進出系統
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麼 人臉識別  | 人臉辨識系統

人臉識別 | 人臉辨識 系統是指以人臉識別技術為核心,是一項新興的生物識別技術,人臉識別 | 人臉辨識是當今國際科技領域攻關的高精尖技術。它廣泛採用區域特征分析演算法,融合了電腦圖像處理技術與生物統計學原理於一體,利用電腦圖像處理技術從視頻中提取人像特征點,利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型,具有廣闊的發展前景。人臉識別技術包含人臉檢測、人臉跟蹤、人臉比對三個部分。

人臉識別系統具有廣泛的應用:人臉識別 | 人臉辨識出入管理系統、人臉識別 | 人臉辨識門禁考勤系統、人臉識別|人臉辨識監控管理、人臉識別 | 人臉辨識電腦安全防範、人臉識別 | 人臉辨識 照片搜索、人臉識別 | 人臉辨識來訪登記、人臉識別 | 人臉辨識 ATM機智能視頻報警系統、人臉識別監獄智能報警系統..人臉識別RFID智能通關係統.人臉識別 | 人臉辨識 公安罪犯追逃智能報警系統等等..

適用範圍: 公園、工廠、超市、小區廣場、會議中心、體育場館、學校、醫院、住宅區、商業街、大型農貿市場等公眾活動和聚集場所的重要部位,酒店(賓館)、餐飲、娛樂場所、辦公樓的大堂出入口、電梯和其他主要通道等室內外範圍的監控錄像用途。

人臉識別 | 人臉辨識 系統的組成

技術包含三個部分:

1、人臉檢測

面貌檢測是指在動態的場景與複雜的背景中判斷是否存在面像,並分離出這種面像。一般有下列幾種方法:

(1)參考模板法

首先設計一個或數個標準人臉的模板,然後計算測試採集的樣品與標準模板之間的匹配程度,並通過閾值來判斷是否存在人臉;

(2)人臉規則法

由於人臉具有一定的結構分佈特征,所謂人臉規則的方法即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉;

(3)樣品學習法

這種方法即採用模式識別中人工神經網路的方法,即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器;

(4)膚色模型法

這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分佈相對集中的規律來進行檢測。

(5)特征子臉法

這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間,並基於檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

值得提出的是,上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合採用。

2、人臉跟蹤

面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體採用基於模型的方法或基於運動與模型相結合的方法。此外,利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。

3、人臉比對

面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說,將採樣到的面像與庫存的面像依次進行比對,並找出最佳的匹配對象。所以,面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要採用特征向量與面紋模板兩種描述方法:

(1)特征向量法

該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性,然後再計算出它們的幾何特征量,而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。

(2)面紋模板法

該方法是在庫中存貯若幹標準面像模板或面像器官模板,在進行比對時,將採樣面像所有象素與庫中所有模板採用歸一化相關量度量進行匹配。此外,還有採用模式識別的自相關網路或特征與模板相結合的方法。

人臉識別系統 的優勢

人臉識別 系統其實是台特殊的攝像機,判斷速度相當快,只需要0.01秒左右,由於利用的是人體骨骼的識別技術,所以即使易容改裝,也難以蒙過它的眼睛。而且“人臉識別系統”具有存儲功能,只要把一些具有潛在危險性的“重點人物”的“臉部特寫”輸入存儲系統,重點人物如擅自闖關,就會在0.01秒之內被揪出來,同時向其他安保中心“報警”。另外,某些重要區域如控制中心只允許特定身份的工作人員進出,這時候面部檔案信息未被系統存儲的所有人全都會被拒之門外。

與此前的指紋識別系統相比,人臉識別系統有很多的改進。指紋技術的使用壽命不如人臉識別系統,使用成本也高於人臉識別系統。由於沾水、沾汗、沾灰,還有感測器只能在室內使用等原因,指紋識別系統在露天戶外使用的可能性很小。而用於人臉識別的攝像機一天24小時都可工作,第一它不侵犯人權,第二它是很安全的,無論室內還是戶外均可使用。人臉識別系統意味著每個人的臉上都貼著名字,外人看不見,但監控系統能看得見。


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