动态人脸识别考勤机系统运作原理你了解吗？ 十年的我们在使用指纹识别系统都觉得很高科技了，而今天我们已发展到了使用刷脸来做很多东西了，今天就让嘉品电子广州动态人脸识别考勤机厂家小编来和大家聊聊吧。 人脸识别技术目前已经广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、安防等领域。随着平安城市、智慧小区、智能楼宇、智能交通的建设和发展，人脸识别技术将越来越深入我们的生活。
谈到人脸识别系统，很多人的人第一反应是“刷脸”，下面我们来了解下人脸识别系统的定义：人脸识别系统，是对人的脸部信息特征进行识别的一种生物识别技术系统。用通过人脸识别设备采集人脸的图像或视频流，并在图像和视频流中检验和人脸追踪，从而对检测到的人脸进行识别的一种人脸识别技术，通常也叫做人像识别、面部识别。 综上所述，我们便能够推测出人脸识别需要：人脸图像采集及人脸搜索、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配和识别这四个步骤，同时这也是人脸识别系统的四个组成部分。 人脸图像采集及检测：现阶段应用最广泛的的人脸识别及采集的方法有Adaboost人脸识别算法、基于特征的方法、基于模板的方法等等。 下面我们主要说说Adaboost人脸识别算法。Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，这种方法能够快速检测出正面人脸，它的核心思想就是自动从多个弱分类器的空间中挑选出若干个分类器，形成一个分类能力很强的强分类器。 人脸图像预处理：关于人体面部的图像预处理是基于人脸检测的结果，对图像进行各种处理，最后服务于人脸特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。 例如Gamma校正，通过变换增强图像阴影或降低光区域的灰度值范围，从而把人脸图像的整体亮度变换到一个预先定义的标准人脸图像。 经过Gamma校正后的输入和输出图像灰度值关系如图所示：横坐标是输入灰度值，纵坐标是输出灰度值，蓝色曲线是gamma值小于1时的输入输出关系，红色曲线是gamma值大于1时的输入输出关系。可以观察到，当gamma值小于1时(蓝色曲线)，图像的整体亮度值得到提升，同时低灰度处的对比度得到增加，更利于分辩低灰度值时的图像细节。 人脸图像特征提取：人脸识别系统常用使用的特征通常分为人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征、视觉特征等，人体面部特征提取就是针对人脸的某些关键点特征进行的。人脸特征提取，是人脸识别系统对人脸特征进行建模的一个过程。人脸图像特征采集的方式大致可以分为两大类：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。 基于知识的表征方法是根据人脸五官的形态以及五官之间的距离信息特征来获取有助于人脸面部分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等五官信息构成，对这些局部和它们之间关系的几何描述，可作为识别人体面部的重要特征，这些特征被称为几何特征。
基于统计理论的方法是指利用统计分析与机器学习的方法分别寻找人脸与非人脸样本特征，利用这些特征构建分类，使用分类进行人脸检测。它主要包括神经网络方法，支持向量机方法和隐马尔可夫模型方法。基于统计理论的方法是通过样本学习而不是根据人们的直观印象得到的表象规律，因此可以减小由于人眼观测不完整和不精确带来的错误而不得不扩大检测的范围，但是这种方法需要大量的统计特性，样本训练费时费力。 人脸图像匹配与识别：采集的人体面部图像的特征数据与数据库中存储的面部特征进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当人脸相似匹配度超过这一阈值，就会把匹配得到的人脸信息进行输出。人脸识别系统就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程。 以上是关于嘉品电子广州动态人脸识别考勤机厂家小编汇总的动态人脸识别考勤机系统运作原理内容，希望可以对你有所帮助哦。 广州市嘉品电子科技有限公司，座落于广州市增城区朱村街众恒工业园，正式成立于2014年，主要致力于智能识别应用方案的研发、生产和销售，包括硬件和软件的自主研发。多年的专业沉淀，赢得了广大客户的信赖。公司秉承质量第一、诚信经营、共同成长的管理理念，不断提升产品创新能力、品质保证能力和服务标准化能力，用高品质的产品和服务助力中国智造！热诚欢迎各界朋友，携手合作，共创辉煌！ 本文原创，版权归属广州市嘉品电子科技有限公司所有，转载需保留出处（http://www.japin.com.cn) |
