西安高校人脸识别方案 欢迎来电 无锡领秀科技供应

人脸识别技术包含几个部分：人脸检测，面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；人脸规则法，由于人脸具有一定的结构分布特征，西安高校人脸识别方案，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，西安高校人脸识别方案，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；肤色模型法，西安高校人脸识别方案，这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。西安高校人脸识别方案

不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行识别定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，第1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，因为它们可以表示同一个个体。西安高校人脸识别方案实时特征识别理论：该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理。

技术原理：人脸识别内容：人脸识别技术包含三个部分：人脸检测：面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：参考模板法：首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；人脸规则法：由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；样品学习法：这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。

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）。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-basedrecognitionalgorithms）。基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-basedrecognitionalgorithms）。基于模板的识别算法（Template-basedrecognitionalgorithms）。利用神经网络进行识别的算法（Recognitionalgorithmsusingneuralnetwork）。人脸识别技术市场应用正快速释放。

人脸生物识别技术已普遍用于jun队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。例如，一位储户走进了银行，他既没带银行卡，也没有回忆密码就径直提款，当他在提款机上提款时，一台摄像机对该用户的眼睛扫描，然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定，办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代的生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外，美国“9.11”事件后，反恐活动已成为各国的共识，加强机场的安全防务十分重要。人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等。西安高校人脸识别方案

在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。西安高校人脸识别方案

现阶段人脸识别产品的应用推广，向市场上传递了一个错误的信息——识别速度快的就是好产品。其实不然，秒级识别只是其中一个标准，还有较小概率的误识率、安全等级等。人脸识别门禁或通道闸系列产品，需要起到防止未授权人员入内的作用，在这个场景中，还要考虑到有其他人在闸机口尾随进入这类情况。所以说，通行体验主要是产品和场景进行结合，形成独特场景的解决方案，才可以让通行体验更加顺畅。比如国内的人脸识别产品，应用到欧美及非洲地区，识别效果会如何？场景不同，体验效果也不一样。适用于高校宿舍管理的人脸识别产品，放在幼儿园门口，应用效果也会产生差异。人脸识别的应用场虽广，但场景是分散、碎片化的，如何解决场景碎片化是每一个厂家都应该考虑的问题。比如高校的场景，里面又包含着很多细分场景：大门口、食堂、宿舍、图书馆、教室、科研楼、重点实验室、体育馆、超市，每一个场景，都要靠产品与解决方案共同完成。西安高校人脸识别方案