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在人臉識別過程中,對于前端在各種環境下采集到的圖像,需要先做預處理,譬如光線規整、圖像增強、關鍵點分析、人臉對齊等手段,在檢測到人臉后,再以預先訓練好的人臉特征模型進行特征值的提取與比對,即可知道待識別對象與目標對象是否為同一個人
在人臉識別過程中,對于前端在各種環境下采集到的圖像,需要先做預處理,譬如光線規整、圖像增強、關鍵點分析、人臉對齊等手段,在檢測到人臉后,再以預先訓練好的人臉特征模型進行特征值的提取與比對,即可知道待識別對象與目標對象是否為同一個人。
人臉識別的完整過程是:人臉數據采集-模型訓練-圖片拍攝-預處理-特征采集與比對-輸出結果。人臉檢測只是其中個別環節。
人臉識別是指能夠識別或驗證圖像或視頻中的主體的身份的技術。人臉識別算法誕生于七十年代初。自那以后,它們的準確度已經大幅提升,現在相比于***或虹膜識別等傳統上被認為更加穩健的生物識別方法,人們往往更偏愛人臉識別。讓人臉識別比其它生物識別方法更受歡迎的一大不同之處是人臉識別本質上是非***性的。
比如,***識別需要用戶將手指按在傳感器上,虹膜識別需要用戶與相機靠得很近,語音識別則需要用戶大聲說話。相對而言,現代人臉識別系統僅需要用戶處于相機的視野內(假設他們與相機的距離也合理)。這使得人臉識別成為了對用戶友好的生物識別方法。這也意味著人臉識別的潛在應用范圍更廣,因為它也可被部署在用戶不期望與系統合作的環境中,比如監控系統中。人臉識別的其它常見應用還包括訪問控制、欺詐檢測、身份認證和社交媒體。
人臉識別技術發展歷程
人臉識別蕞初在20世紀60年代已經有研究人員開始研究,真正進入初級的應用階段是在90年代后期,發展至今其技術成熟度已經達到較高的程度。整個發展過程可以分為機械識別、半自動化識別、非接觸式識別及互聯網應用階段。
與其他生物識別方式相比,人臉識別優勢在于自然性、不被察覺性等特點。自然性即該識別方式同人類進行個體識別時所利用的生物特征相同。***識別、虹膜識別等均不具有自然性。不被察覺的特點使該識別方法不易使人抵觸,而***識別或虹膜識別需利用電子壓力傳感器或紅外線采集***、虹膜圖像,在采集過程中體驗感不佳。目前人臉識別需要解決的難題是在不同場景、臉部遮擋等應用時如何保證識別率。此外,隱私性和安全性也是值得考慮的問題。人臉識別優勢明顯,未來將成為識別主導技術。具體來說,相比***識別、虹膜識別等傳統的生物識別方式,優點主要還集中在四點:非接觸性、非侵擾性、硬件基礎完善和采集快捷便利,可拓展性好。在復雜環境下,人臉識別精度問題得到解決后,預計人臉識別有望快速替代***識別成為市場大規模應用的主流識別技術。
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