人脸访客的人脸识别原理概述

人脸识别(Face Recognition，FR)是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种 生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪 人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识 别。 　　人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的 良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：

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”;

非接触性。用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像;

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。

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。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发 展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期;近几年随着以深度学习为主的人工 智能技术进步，人脸识别技术得到了迅猛的发展。“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识 别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，是综合性比较强的系统 工程技术。

人脸识别系统通常包括几个过程：人脸图像采集及检测、关键点提取、人脸规整(图像处 理)、人脸特征提取和人脸识别比对。

人脸图像采集。不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、 不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采 集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测。人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的 位置和大小。

关键点提取(特征提取)。人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特 征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进 行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法 归纳起来分为两大类：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。 　　人脸规整(预处理)。对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并 终服务于特征提取的过程。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。对于人 脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一 化、几何校正、滤波以及锐化等。

人脸识别比对(匹配与识别)。提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进 行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识 别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。可分为1:1、1:N、属性识别。其中1:1是将2张人脸对应的特征值向量进行比对， 1:N是将1张人脸照片的特征值向量和另外N张人脸对应的特征值向量进行比对，输出相似度高或者相似度排名前X的人脸。

慧美人脸识别访客管理系统以人为本，引入了身份证、名片、人脸、港澳通行证等多种登记方式，访客可根据自由意愿选择其中一种进行身份登记。该系统可根据访客所提供的证照快速提取其中的文字内容，并一一对应录入相应信息栏目中，无需访客亲自动手填写。同时前台摄像头将会实时采集访客现场人脸信息，并将其与证件上的照片进行比对以确保人证一致。

相比纸质登记，慧美人脸识别访客管理系统还有一个更为明显的优势，即存储查询上的优势。纸质媒介不易保存，不便查阅，统计困难，而智能化的访客管理系统则是将访客信息存储于终端上或者内部私有云上，每一条记录都十分明确。后期只需通过姓名、日期等关键字段便可查询访客相关信息，包括具体时间、来访次数、来访事宜等。智能的存储方式使得信息查询更加便利，也更符合现代化访客管理的理念。随着人工智能应用的爆发，如今人脸识别访客管理系统也逐渐跟上时代节奏。

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