人脸图像采集及检测
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。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些能代表人脸的矩形特征(弱分类器),按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。
人脸识别技术在中小学、幼儿园校园安全管理
为了保护孩子的安全,很多学校已经安装了面部识别系统。这些系统采用人脸识别加IC/ID卡(非接触式智能卡)双重认证:每一位幼儿在入学注册时进行相关登记:资料、面像、IC/ID、接送者、接送者面像。入园要,放学要并进行家长人脸认证。认证成功即可放行,认证不成功就会通知警务人员,系统会记录每个被识别的图像。接送的时间,接送的人员照片都能查询。这个过程很大程度上避免了儿童被拐的可能性。
随着人脸识别技术的快速进步以及市场应用需求的凸显以及资本的热捧,人脸识别在近一两年特别火热。人脸识别技术在应用上也有了很大的突破,不再局限于考勤、门禁行业的简单应用,目前随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高,其广泛应用于金融、**、、、边检、、航天、电力、工厂、及众多企事业单位等领域。本文将侧重从安防层面来解读人脸识别在行业的应用。
人脸识别技术,是基于人的脸部特息进行身份识别的一种生物识别技术。
人脸识别系统集成了计算机网络、人工智能、机器识别、视频图像处理、活体检测、计算机光学、物理传感器、统计学原理、等多种技术,该技术目前被广泛应用于系统、海关系统、安保系统、银行系统等。
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