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    更新時間:2026-02-27   瀏覽數(shù):179
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    發(fā)貨地址:上海市嘉定區(qū)  
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    人臉識別系統(tǒng)通常由以下構(gòu)建模塊組成:
    人臉檢測。人臉檢測器用于尋找圖像中人臉的位置,如果有人臉,就返回包含每張人臉的邊界框的坐標(biāo)。如圖 3a 所示。
    人臉對齊。人臉對齊的目標(biāo)是使用一組位于圖像中固定位置的參考點來縮放和裁剪人臉圖像。這個過程通常需要使用一個特征點檢測器來尋找一組人臉特征點,在簡單的 2D 對齊情況中,即為尋找適合參考點的佳仿射變換。圖 3b 和 3c 展示了兩張使用了同一組參考點對齊后的人臉圖像。更復(fù)雜的 3D 對齊算法(如 [16])還能實現(xiàn)人臉正面化,即將人臉的姿勢調(diào)整到正面向前。
    人臉表征。在人臉表征階段,人臉圖像的像素值會被轉(zhuǎn)換成緊湊且可判別的特征向量,這也被稱為模板(template)。理想情況下,同一個主體的所有人臉都應(yīng)該映射到相似的特征向量。
    人臉匹配。在人臉匹配構(gòu)建模塊中,兩個模板會進(jìn)行比較,從而得到一個相似度分?jǐn)?shù),該分?jǐn)?shù)給出了兩者屬于同一個主體的可能性。
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    人臉識別系統(tǒng)以人臉識別技術(shù)為核心,是一項新興的生物識別技術(shù),是當(dāng)今國際科技領(lǐng)域攻關(guān)的高精尖技術(shù)。它廣泛采用區(qū)域特征分析算法,融合了計算機(jī)圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計學(xué)原理于一體,利用計算機(jī)圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點,利用生物統(tǒng)計學(xué)的原理進(jìn)行分析建立數(shù)學(xué)模型,具有廣闊的發(fā)展前景。2006年,美國已經(jīng)要求和它有出入免協(xié)議的國家在10月26日之前必須使用結(jié)合了人臉識別的電子系統(tǒng),到 2006年底已經(jīng)有50多個國家實現(xiàn)了這樣的系統(tǒng)。2012年4月,鐵路部門宣布車站安檢區(qū)域?qū)惭b用于身份識別的高科技安檢系統(tǒng)人臉識別系統(tǒng);可以對人臉明暗偵測,自動調(diào)整動態(tài)曝光補(bǔ)償, 人臉追蹤偵測,自動調(diào)整影像放大。
    人臉識別系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用:人臉識別出入管理系統(tǒng)、人臉識別門禁考勤系統(tǒng)、人臉識別管理、人臉識別電腦安全防范、人臉識別照片搜索、人臉識別來訪登記、人臉識別ATM機(jī)智能視頻報警系統(tǒng)、人臉識別監(jiān)獄智能報警系統(tǒng)、人臉識別RFID智能通關(guān)系統(tǒng)、人臉識別罪犯追逃智能報警系統(tǒng)等等。
    適用范圍: 公園、工廠、超市、小區(qū)廣場、會議中心、體育場館、學(xué)校、、住宅區(qū)、商業(yè)街、大型農(nóng)貿(mào)市場等公眾活動和聚集場所的重要部位,酒店(賓館)、餐飲、場所、辦公樓的大堂出、電梯和其他主要通道等室內(nèi)外范圍的錄像用途。
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    人臉識別是指能夠識別或驗證圖像或視頻中的主體的身份的技術(shù)。人臉識別算法誕生于七十年代初 [1,2]。自那以后,它們的準(zhǔn)確度已經(jīng)大幅提升,現(xiàn)在相比于指紋或虹膜識別等傳統(tǒng)上被認(rèn)為更加穩(wěn)健的生物識別方法,人們往往更偏愛人臉識別。讓人臉識別比其它生物識別方法更受歡迎的不同之處是人臉識別本質(zhì)上是非侵入性的。比如,指紋識別需要用戶將手指按在傳感器上,虹膜識別需要用戶與相機(jī)靠得很近,語音識別則需要用戶大聲說話。相對而言,現(xiàn)代人臉識別系統(tǒng)僅需要用戶處于相機(jī)的視野內(nèi)(假設(shè)他們與相機(jī)的距離也合理)。這使得人臉識別成為了對用戶友好的生物識別方法。這也意味著人臉識別的潛在應(yīng)用范圍更廣,因為它也可被部署在用戶不期望與系統(tǒng)合作的環(huán)境中,比如系統(tǒng)中。人臉識別的其它常見應(yīng)用還包括訪問控制、欺詐檢測、身份認(rèn)證和社交媒體。
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    技術(shù)原理:
    人臉識別內(nèi)容
    人臉識別技術(shù)包含三個部分:
    (1)人臉檢測
    面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像,并分離出這種面像。一般有下列幾種方法:
    ①參考模板法
    首先設(shè)計一個或數(shù)個標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板,然后計算測試采集的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度,并通過閾值來判斷是否存在人臉;
    ②人臉規(guī)則法
    由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征,所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉;
    ③樣品學(xué)習(xí)法
    這種方法即采用模式識別中人工網(wǎng)絡(luò)的方法,即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器;
    ④膚色模型法
    這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進(jìn)行檢測。
    ⑤特征子臉法
    這種方法是將所有面像視為一個面像子空間,并基于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(tǒng)中也可綜合采用。
    (2)人臉跟蹤
    面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進(jìn)行動態(tài)目標(biāo)跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運(yùn)動與模型相結(jié)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(jìn)行身份確認(rèn)或在面像庫中進(jìn)行目標(biāo)搜索。這實際上就是說,將采樣到的面像與庫存的面像依次進(jìn)行比對,并找出佳的匹配對象。所以,面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采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,然后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
    該方法是在庫中存儲若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像模板,在進(jìn)行比對時,將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進(jìn)行匹配。此外,還有采用模式識別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。
    人臉識別技術(shù)的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/識別算法。”這種算法是利用人體面部各及特征部位的方法。如對應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進(jìn)行比較、判斷與確認(rèn)。一般要求判斷時間低于1秒。
    隨著工地施工安全要求的日益提高,人臉、指紋等高新技術(shù)也應(yīng)用成了日常措施
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