南充人脸识别设备 送货上门

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。

近年来,伴随着网络技术及计算机技术的飞速发展,人们对信息的安全性、隐蔽性的要求越来越高,因此人体身份识别认证的需求也就越来越高。人脸识别是基于生物特征识别技术的身份认证中主要的方法之一,而且是人体身份识别方法中简单、方便的方法之一,也就受到越来越多的关注与研究。广义的人脸识别包括人脸检测、人脸表征和人脸识别。本文从人脸检测和人脸识别出发,针对其相关的工作展开讨论。先,针对人脸图像的特点,讨论了人脸图像预处理和特征提取的相关知识,具体包括:人脸图像的灰度化、直方图以及直方图均衡化、边缘检测和小波分解。然后,详细介绍了Adaboost人脸检测算法和基于隐马尔可夫模型的人脸识别算法的基本原理及特点,并针对传统的Adaboost人脸检测算法,提出了一种增强型的Adaboost人脸检测算法,并对两种算法进行了比较。实验结果表明,本文提出的算法性能更好,人脸正确检测率和识别率都有了一定的提高。后,将本文提出的增强型Adaboost人脸检测算法与HMM人脸识别算法结合起来,设计并实现了一个人脸识别软件系统,并结合已有的人脸数据库和实验新建采集的人脸图像,对系统进行了实验仿真,

随着科技的发展，人脸照片、人脸视频、三维人脸模具越来越容易获得，基于人脸认证的攻击越来越多，技术也越来越高，对系统的安全带来了严重的挑战。

行人闯红灯步入“刷脸”时代
长期以来，行人不按红绿灯指示随意过街扰乱正常交通秩序，一定程度上加重了城市的交通拥堵，也带来了事故隐患，有数据显示，53%的致人交通事故是由行人和非机动车过马路闯红灯引起的。
面对这种陋习，我们当然要敢于说不！就在近日，湖北黄石大冶街头就设立了一个“喷水”装置，据说是整治“式”马路的。据介绍，该由“行人闯红灯自动识别抓拍系统”和“行人过马路激光彩虹道闸系统”两大部分组成。其中“自动识别抓拍系统”由前端抓拍单元、违法曝光单元及后台数据分析等部分构成，主要通过视频检测行人闯红灯的行为，对人脸进行实时提取和识别，自动储存闯红灯的人脸数据并上传至大冶市局大数据侦查实验中心，通过联网搜索比对核实违法人员的真实身份，并实时在电子大屏上对违法人员进行曝光。这套系统对屡次闯红灯人员将会记入社会系统，也可作为行人闯红灯违法的处理依据。
而“激光彩虹道闸系统”是由激光彩虹设备、红绿灯提示设备和语音警示设备组成，在行人横过马路时，不仅可以“看得见”红绿灯，“听得见”语音提示，还能真实地感受到水雾的喷射提醒，比如当有行人闯红灯时，系统会发出“现在是红灯，请不要通行，通行危险”的语音提示并自动喷射水雾以警告闯红灯的行人。
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