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產品關鍵詞:山西人臉識別閘機設備,人臉識別
***更新:2021-02-05 03:16:54
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詳細說明
不難預見,知識與統(tǒng)計方法的綜合應用,是解決實際問題所必須的。人臉識別特征提取與識別:與剛體不同,人臉是塑性變形體更適合用,彈性模型來描述。因此,任何基于剛體特性的特征抽取方法都很難達到滿意的效果。其次,入臉識別被認為是人類視覺中獨特的過程,因此對生理學和心理學結合是很有幫助的。可以預見,在人類視覺和非剛體兩方面的研究成果將有助于找到抽取和描述人臉特征的解決方案。另外,無論對于檢測定位還是識別,如何將能夠獲得的各種信息較大限度、有機地集成起來加以利用,這是一個具有普遍意義的課題,而且也是有效提高人臉識別系統(tǒng)效率的手段。人臉由眼睛、鼻子,山西人臉識別閘機設備,山西人臉識別閘機設備、嘴,山西人臉識別閘機設備、下巴等局部構成,這些局部和它們之間結構關系的幾何描述,作為識別人臉的重要特征。山西人臉識別閘機設備
人臉識別直方圖均衡:直方圖均衡化處理的主要思想是把原始圖像的灰度直方圖,從某個比較集中的灰度區(qū)間映射到全部灰度范圍內的均勻分布。簡單來說,直方圖均衡化就是將圖像非線性拉伸,重新分配圖像像素值,使得一定灰度范圍內的像素數(shù)量基本相同。人臉識別的第1步就是要從原始的圖像提取我們感興趣的區(qū)域?,F(xiàn)在我們獲取原始圖像的渠道主要有,導入原始的圖像或者從視頻流中獲取?;诮y(tǒng)計的人臉檢測方法:事例學習:將人臉檢測視為區(qū)分非人臉樣本與人臉樣本的兩類模式分類問題,通過對入臉樣本集和非人臉樣本集進行學習以產生分類器目前國際上普遍采用人工神經網絡。山西人臉識別閘機設備可以克服光線變化的影響,已經取得了優(yōu)越的識別性能。
一般來說,人臉識別系統(tǒng)包括圖像攝取、人臉定位、圖像預處理、以及人臉識別(身份確認或者身份查找)。系統(tǒng)輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像,以及人臉數(shù)據(jù)庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應的編碼,而其輸出則是一系列相似度得分,表明待識別的人臉的身份。人臉識別算法分類:基于人臉特征點的識別算法(Feature-basedrecognitionalgorithms)?;谡四槇D像的識別算法(Appearance-basedrecognitionalgorithms)?;谀0宓淖R別算法(Template-basedrecognitionalgorithms)。利用神經網絡進行識別的算法(Recognitionalgorithmsusingneuralnetwork)。
技術原理:人臉識別內容:人臉識別技術包含三個部分:人臉檢測:面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像,并分離出這種面像。一般有下列幾種方法:參考模板法:首先設計一個或數(shù)個標準人臉的模板,然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度,并通過閾值來判斷是否存在人臉;人臉規(guī)則法:由于人臉具有一定的結構分布特征,所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉;樣品學習法:這種方法即采用模式識別中人工神經網絡的方法,即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器。非強制性:用戶不需要專門配合人臉采集設備。
人臉識別基于彈性模型的方法:彈性匹配方法的思想是將人臉上的一些特征點作為基準點構成彈性圖,每個基準點存儲一串具有表示性的特征矢量采用分級結構的彈性圖,丟除一些冗余節(jié)點形成稀疏的人臉描述結構。通過測試樣本和特征樣本的彈性匹配來完成識別。但是{基于彈性圖匹配的識別系統(tǒng)的主要缺點是對每個存儲的人臉需要許算其稹型圖,因此計算復雜,存儲量大。神經網絡方法:人工神經網絡(ANN)方法是把模式的統(tǒng)計特性隱含在網絡結構和參數(shù)之中。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法。山西人臉識別閘機設備
特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。山西人臉識別閘機設備
為了處理由于參數(shù)導致的人臉圖像之間差異的極端情形,通常是預先產生一個通用的模型。而進行圖像分析時,給定一張新的圖像,一般的做法是用通用模型去擬合新的圖像,從而根據(jù)模型來參數(shù)化新的圖像。一個典型的基于視頻圖像的人臉識別系統(tǒng)一般都是自動檢測人臉區(qū)域,從視頻中提取特征,然后如果人臉存在則識別出,人臉的身份。在視頻監(jiān)控、信息安全和出入控制等應用中,基于視頻的人臉識別是一個非常重要的問題,也是目前人臉識別的一個熱點和難點。山西人臉識別閘機設備
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