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  • 作者:深圳市云停智能實業(yè)有限公司 2019-12-15 08:46 2480
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    人證機(jī),人證一體機(jī),人臉識別一體機(jī),可壁掛,可嵌入閘機(jī),實現(xiàn)人證比對,人臉識別,上報平臺,數(shù)據(jù)實時上報,人員管理,小區(qū)人臉識別廠家,黑白名單比對。以上是市場上常見到的人臉機(jī)所有的功能。

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    人臉識別被認(rèn)為是生物特征識別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域最困難的研究課題之一。人臉識別系統(tǒng)的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。相似性不同個體之間的區(qū)別不大,所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似,甚至人臉器guan的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進(jìn)行定位是有利的,但是對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的。易變性人臉的外形很不穩(wěn)定,人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情,而在不同觀察角度,小區(qū)人臉識別多少錢,人臉的視覺圖像也相差很大,另外,人臉識別還受光照條件(例如白天和夜晚,室內(nèi)和室外等)、人臉的很多遮蓋物(例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等)、年齡等多方面因素的影響。在人臉識別中,第1類的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個體的標(biāo)準(zhǔn)的,而第二類的變化應(yīng)該消除,因為它們可以代表同一個個體。通常稱第1類變化為類間變化(inter-class difference),而稱第二類變化為類內(nèi)變化(intra-class difference)。對于人臉,類內(nèi)變化往往大于類間變化,從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個體變得異常困難。用戶配合度現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是,在用戶不配合、采集條件不理想的情況下,現(xiàn)有系統(tǒng)的識別率將陡然下降。比如,人臉比對時,與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入,小區(qū)人臉識別生產(chǎn)廠家,例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。也就是說,人如果發(fā)生較大變化,系統(tǒng)可能就會認(rèn)證失敗。光照、姿態(tài)、裝飾等,對機(jī)器識別人臉都有影響。






    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貯若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像器guan、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1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/神經(jīng)識別算法?!边@種算法是利用人體面部各器guan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。






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