滁州人臉識別廠家承諾守信

人臉識別系統(tǒng)是如何識別人臉的呢？

人臉識別是基于人的臉部特征等信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預(yù)處理、記憶存儲和比對辨識，達到識別不同人身份的目的。人臉識別門禁系統(tǒng)就是把人臉識別和門禁系統(tǒng)結(jié)合，并且通過人臉識別作為門禁開啟的要素之一。

影響人臉識別系統(tǒng)對人臉采集的主要因素有哪些？

1.圖像大?。喝四槇D像過小會影響識別效果，人臉圖像過大會影響識別速度。非專業(yè)人臉識別攝像頭常見規(guī)定的蕞小識別人臉像素為60*60或100*100以上。在規(guī)定的圖像大小內(nèi)，算法更容易提升準確率和召回率。圖像大小反映在實際應(yīng)用場景就是人臉離攝像頭的距離。

2.圖像分辨率：越低的圖像分辨率越難識別。圖像大小綜合圖像分辨率，直接影響攝像頭識別距離?，F(xiàn)4K攝像頭看清人臉的遠距離是10米，7K攝像頭是20米。

3.光照環(huán)境：過曝或過暗的光照環(huán)境都會影響人臉識別效果。可以從攝像頭自帶的功能補光或濾光平衡光照影響，也可以利用算法模型優(yōu)化圖像光線。

4.模糊程度：實際場景主要著力解決運動模糊，人臉相對于攝像頭的移動經(jīng)常會產(chǎn)生運動模糊。部分攝像頭有抗模糊的功能，而在成本有限的情況下，考慮通過算法模型優(yōu)化此問題。

5.遮擋程度：五官無遮擋、臉部邊緣清晰的圖像為蕞佳。而在實際場景中，很多人臉都會被帽子、眼鏡、口罩等遮擋物遮擋，這部分數(shù)據(jù)需要根據(jù)算法要求決定是否留用訓(xùn)練。

6.采集角度：人臉相對于攝像頭角度為正臉蕞佳。但實際場景中往往很難抓拍正臉。因此算法模型需訓(xùn)練包含左右側(cè)人臉、上下側(cè)人臉的數(shù)據(jù)。工業(yè)施工上攝像頭安置的角度，需滿足人臉與攝像頭構(gòu)成的角度在算法識別范圍內(nèi)的要求。

人臉識別的一般流程

人臉識別利用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉圖像進行一系列的相關(guān)應(yīng)用操作，技術(shù)上包括圖像采集、特征定位、身份的確認和查找等等。簡單來說，就是從照片中提取人臉中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通過特征的對比輸出結(jié)果。人臉識別的一般流程：

一、人臉采集：  

不同的人臉圖像通過攝像鏡頭采集得到，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同位置、不同表情等，當采集對象在設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時，采集設(shè)備會自動搜索并拍攝人臉圖像。   

二、人臉檢測方法  

在圖像中準確標定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來（如直方圖特征、顏色特征、模板特征等），然后利用信息來達到人臉檢測的目的。關(guān)鍵點檢測是自動估計人臉圖片上臉部特征點的坐標。   

主流方法：  基于檢測出的特征采用Adaboost學習算法挑選出一些代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權(quán)的方式將弱分類器構(gòu)造為一個強分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。   

三、人臉圖像預(yù)處理  由于系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度矯正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理，并終服務(wù)于特征提取的過程。  

主要預(yù)處理方法有：人臉對準，人臉圖像的光線補償，灰度變換、直方圖均衡化、 化、幾何校正、中值濾波以及銳化等。   四、人臉特征提取  人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。

五、匹配與識別  提取的人臉特征值數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存貯的特征模板進行搜索匹配，通過設(shè)定一個閾值參數(shù)，將相似度與這一閾值進行比較，來對人臉的進行判斷。