人脸识别技术拥有优势
1.非接触性
人脸验证的过程不需要和设备、终端接触,这与指纹、打卡方式完全不同。体验感强,设备应为不会被频繁触碰,稳定性高,故障率低。
2. 人类识别物体特征感知就是通过眼睛的感官传递回大脑,人脸识别技术是利用计算机深度学习人类感官回传大脑的过程,所以人脸识别相较于其他的生物识别技术在使用和体验上更加的自然,且不需要其他物体特征,不会发生丢失、被复制等问题。
3.识别速度快精度高
由于计算机技术的发展,在固定样本库对比下,人脸识别速度已经可以提升至0.3秒/人次,且不同角度、佩戴眼镜、化妆等改变面貌的行为也可以通过调整人脸识别算法来修正比对数据。通过大量区域内人脸识别、比对过程中不需要人工干预。
4.人脸已经成为门禁设备
通过技术的发展和成熟,使得人脸识别成为了人工智能时代热门的技术门类和方向,推动各行各业应用人脸识别技术,用机器替代人工,大程度改善和推动社会化行为中的效率和安全性。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/识别算法。”这种算法是利用人体面部各及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
人脸识别过程一般分三步:
(1)先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件,并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码储存起来。
(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像,或取照片输入,并将当前的面像文件生成面纹编码。
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化,具有强大的可靠性,从而使它可以从百**中地辨认出某个人。人脸的识别过程,利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
人脸识别闸机系统架构分为三部分:
1、人脸采集与制证部分;主要用于通过照片信息或闸机上摄像头采集到的人脸信息和身份信息建模、入库,并用于信息制作依据。
2、人脸识别与通道闸机触发部分;主要通过摄像头采集通行闸机人员的人脸信息,并跟库中人员信息进行对比,如果识别结果正确,闸机将开启,行人可通行闸机。如果库中没有该通行人员人脸信息,则可以通过方式,开启通道闸机。
3、人脸识别结果统计与大屏显示;保存人脸识别结果,提供统计分析功能,且能通过大屏显示现场人脸识别情况及查询识别结果。
人脸识别是一个富有挑战性的*课题,识别系统需具备实时性和可靠性。由于人脸识别较为复杂,综合多种方法是人脸识别的研究方向,如何率地识别更是高速发展的社会的迫切需求。本项目主要使用图像处理的算法,基于STM32F407单片机控制摄像头采集数据,采用模板匹配法实现人脸识别。
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