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人脸识别门禁常用解决方案 智科晶菱机电科技

发布者:苏州智科晶菱机电科技有限公司  时间:2021-6-30 






迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了的识别性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速,使人脸识别技术逐渐走向实用化。

人脸与人体的其它生物特征指纹、虹膜等一样---,它的性和不易被的---特性为身份鉴别提供了---的前提,与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点:非强制性:用户不需要专门配合人脸采集设备,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,这样的取样方式没有“强制性”;优势困难优势人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。




对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、化、几何校正、滤波以及锐化等。的实时特征识别理论该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理,从而可以在识别速率和识别效能之间,达到的匹配效果。人脸图像特征提取人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。




一般来说,人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别身份确认或者身份查找。人脸图像预处理人脸图像预处理:对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像,以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码,而其输出则是一系列相似度得分,表明待识别的人脸的身份。人脸识别算法分类基于人脸特征点的识别算法feature-based recognition algorithms。




在人脸识别中,类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,而第二类的变化应该消除,因为它们可以代表同一个个体。目前市场上的门禁产品发展已比较成熟,安全性、稳定性、集成性和扩展性成为主要发展方向。通常称类变化为类间变化inter-class difference,而称第二类变化为类内变化intra-class difference。对于人脸,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。主要用途人脸识别主要用于身份识别人脸识别主要用于身份识别。





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