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人脸识别技术分析及市场应用场景

文章出处:yobo体育app下载 人气:发表时间:2021-08-31 13:55
本文摘要:人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输出的人脸图象或者视频流。首先辨别其否不存在人脸,如果不存在人脸,则更进一步的得出每个脸的方位、大小和各个主要面部器官的方位信息。并依据这些信息,更进一步萃取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与未知的人脸展开对比,从而辨识每个人脸的身份。 人脸识别技术原理分析 人脸由于其不易收集的特性,受到很多行业客户的注目,尤其是公安、海关、商场等。 人类每天都在展开人脸识别,因此也最能拒绝接受这种身份认证方式。

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人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输出的人脸图象或者视频流。首先辨别其否不存在人脸,如果不存在人脸,则更进一步的得出每个脸的方位、大小和各个主要面部器官的方位信息。并依据这些信息,更进一步萃取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与未知的人脸展开对比,从而辨识每个人脸的身份。  人脸识别技术原理分析  人脸由于其不易收集的特性,受到很多行业客户的注目,尤其是公安、海关、商场等。

人类每天都在展开人脸识别,因此也最能拒绝接受这种身份认证方式。人脸识别的研究始自上世纪中期,经历了数十年的希望,现在早已可以应用于在我们的实际生活中,为我们获取各种便捷。  人脸识别主要分成人脸检测(facedetection)、特征提取(featureextraction)和人脸识别(facerecognition)三个过程。

  人脸识别技术分析及市场应用于场景  人脸检测:人脸检测是所指从输出图像中检测并萃取人脸图像,一般来说使用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像中的每一块展开分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器,则被判断为人脸图像。  特征提取:特征提取是指通过一些数字来密切相关人脸信息,这些数字就是我们要萃取的特征。

少见的人脸特征分成两类,一类是几何特征,另一类是密切相关特征。几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系,如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征,计算出来量小。

不过,由于其所须要的特征点无法准确自由选择,容许了它的应用于范围。另外,当光照变化、人脸有外物遮盖、面部表情变化时,特征变化较小。

所以说道,这类算法只适合于人脸图像的粗略辨识,无法在实际中应用于。  密切相关特征利用人脸图像的灰度信息,通过一些算法萃取全局或局部特征。

其中较为常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先将图像分为若干区域,在每个区域的像素640x960邻域中用中心值作阈值化,将结果看作是二进制数。

图3表明了一个LBP算子。LBP算子的特点是对单调灰度变化维持恒定。每个区域通过这样的运算获得一组直方图,然后将所有的直方图连一起构成一个大的直方图并展开直方图给定计算出来展开分类。  人脸识别:这里提及的人脸识别是狭义的人脸识别,将要待辨识人脸所萃取的特征与数据库中人脸的特征展开对比,根据相近度判断分类。

而人脸识别又可以分成两个大类:一类是证实,这是人脸图像与数据库中已存的该人图像核对的过程,问你是不是你的问题;另一类是辨识,这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配的过程,问你是谁的问题。似乎,人脸辨识要比人脸证实艰难,因为辨识必须展开海量数据的给定。

常用的分类器有最近邻分类器、反对向量机等。  与指纹应用于方式类似于,人脸识别技术目前较为成熟期的也是考勤机。

因为在考勤系统中,用户是主动因应的,可以在特定的环境下提供符合要求的人脸。这就为人脸识别获取了较好的输出源,往往可以获得失望的结果。

但是在一些公共场所加装的视频监控分析仪,由于光线、角度问题,获得的人脸图像很难核对顺利。这也是未来人脸识别技术发展必需要解决问题的难题之一。  现在有数一些机构、高校在展开人脸识别新领域、新技术的研究。

如远距离人脸识别技术,3D人脸识别技术等。远距离人脸识别系统面对两个主要艰难。

一是如何从远距离提供人脸图像。其次,在获得的数据并不理想的情况下如何辨识身份。

从某种程度上来看,远距离人脸识别并不是一个特定的关键技术或基础研究问题。它可看作是一个应用于和系统设计问题。一般来说有两类解决问题方法用作提供人脸图片。一种是高清的固定式摄像机,另一种是用于PTZ控制系统多摄像机系统。

后者更加适合于一般情况,不过其结构更加简单,耗资也更加喜。后者必须考虑到如何协商多台摄像机的同步操作。一般地,系统由低分辨率广角摄像机和高分辨率长焦摄像机构成。前者用作检测和跟踪目标,后者用作人脸图像收集和辨识。

目前远距离人脸识别技术还正处于实验室阶段,未来如果需要解决问题上述问题,对人员布控这样的应用于具有最重要意义。  3D人脸识别需要很好地解决2D人脸识别遇上的姿态、光照、表情等问题。

主要原因是2D图像无法很好地回应深度信息。一般来说,3D人脸识别方法用于3D扫瞄技术提供3D人脸,然后创建3D人脸模型并用作辨识。不过,3D人脸识别技术的缺点也是很显著的。

首先它必须额外的3D收集设备或双目立体视觉技术,其次,建模过程必须的计算出来量较小。坚信随着未来芯片技术的发展,当计算能力仍然受到制约,收集设备成本大幅度上升的时候,3D人脸识别将不会沦为热门技术之一。  人脸识别技术应用于前景  随着技术的更进一步成熟期和社会认同度的提升,人脸识别技术将应用于在更好的领域。

  人脸识别应用于中的挑战  1、企业、住宅安全性和管理。如人脸识别形同虚设考勤系统,人脸识别防盗门等。  2、电子护照及身份证。这也许是未来规模仅次于的应用于,国际民航的组织(ICAO)已确定,从2010年起,其118个成员国家和地区,必需用于机读护照,人脸识别技术是首推识别模式,该规定早已沦为国际标准。

中国的电子护照计划公安部一所正在集中力量规划和实行。  3、公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络,在全国范围内抓捕通缉犯。  4、自助服务。

如银行的自动提款机,如果用户卡片和密码被盗,就不会被他人冒取现金。如果同时应用于人脸识别就不会防止这种情况的再次发生。  5、信息安全。

如计算机指定、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上已完成,电子政务中的很多审核流程也都搬了网上。

而当前,交易或者审核的许可都是靠密码来构建,如果密码被盗,就无法确保安全性。但是用于生物特征,就可以做当事人在网上的数字身份和现实身份统一,从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。


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