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人脸识别系统之人脸识别解决方案

时间:2020-06-22来源:慧美一卡通系统作者:慧美科技 点击:

人脸识别特点分析

   1.非接触性:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像;
2.并发性:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别;
 3.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”;

  除此之外,还符合视觉特性:“以貌识人”的特性,以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

人脸识别过程分析

人脸检测:人脸检测是指从输入图画中检测并提取人脸图画,通常采用haar特征和Adaboost算法 训练级联分类器对图画中的每一块进行分类。如果某一矩形区域经过了级联分类器,则被判别为人脸图画。

  特征提取:特征提取是指经过一些数字来表征人脸信息,这些数字就是咱们要提取的特征。
常见的人脸特征分为两类,一类是几许特征,另一类是表征特征。几许 特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几许关系,如间隔、面积和角度等。因为算法利用了一些直观的特征,核算量小。

  不过,因为其所需的特征点不能准确挑选,约束了它的使用规模。别的,当光照改变、人脸有外物遮挡、面部表情改变时,特征改变较大。所以说,这类算法只适合于人脸图画的大略辨认,无法在实际中使用。

   表征特征利用人脸图画的灰度信息,经过一些算法提取全局或局部特征。其中比较常用的特征提取算法是LBP算法。LBP办法首先将 图画分成若干区域,在每个区域的像素640x960邻域顶用中心值作阈值化,将成果看成是二进制数。

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