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人脸检测的实现方法

时间:2021-10-19 15:50:20 来源:慧美鑫业科技 点击:

利用人脸识别系统,在车站、饭店、商场、剧院等公共场所,巴士、地铁、计程车等交通工具)的监控镜头,可在极短时间内识别大量民众身份。截止今日为止,应该已经在中华大地上安装了上亿个摄像头。

首先,我们需要搞清楚,人脸识别里主要包括三大块内容,分别是人脸检测、OCR跟活体检测,以下我们介绍这三者的区别。

一、人脸检测

所谓人脸检测,就是给定任意一张图片,找到其中是否存在一个或多个人脸,并返回图片中每个人脸的位置和范围。人脸检测的研究在过去二十年例取得了巨大进步,可以说目前人脸识别的准确性已经非常高。人脸检测发展迅猛,主要依赖于对相关算法的优化和改进。比如在特征处理上,我们已经会用到的比较成熟的算法是:LBP、SIFT、HOG、SURF、DAISY等;在模型拟合上已经成熟的算法是:boosting、SVM、深度学习等;当然这里离不开对下面具体代码库的维护:高OpenCV、DPM、深度学习框架-caffe等。等会我们具体的代码实现也会调用到这个库的相关模块。

二、OCR

OCR指的是指对输入图像进行分析识别处理,获取图像中文字信息的过程,具有广泛的应用场景。,一般我们会比如用户的身份证正反面信息识别,包括:姓名、性别、民族、出生日期、地址、身份证号、签发机关、证件有效期、银行卡卡号识别。

三、活体检测

主要是通过识别活体上的生理信息来进行,它把生理信息作为生命特征来区分用照片、硅胶、塑料等非生命物质伪造的生物特征。活体检测,是人脸识别技术迈向更高的一个层次。目前大部分的实现方法是,用户实时拍摄上传一段静默活体视频到云端,云端通过人脸识别技术判别并反馈此用户是否为真实的人。

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