它的单一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提,与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点:
非强制性:用户不需要专门配合人脸采集设备,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,这样的取样方式没有“强制性”;
非接触性:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像;
并发性:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别;
除此之外,还符合视觉特性:“以貌识人”的特性,以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。 布控型人脸识能够输出清晰的视频数据及人脸数据。.舟山布控型人脸识别介绍
或者利用红外线采集虹膜图像,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而更有可能被伪装欺骗。
困难
人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域**困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。
不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的,但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。
易变性
人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情 北仑区布控型人脸识别布控型人脸识充分运用视频监控的图像清晰化处理、视频结构化描述、数据挖掘与数据融合等方面专业技术。
主要用途
布控型人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术,以求远距离快速确认人员身份,实现智能预警。人脸识别技术无疑是比较好的选择,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸,并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。
应用前景
生物识别技术已很广用于**、**、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。
2014年8月起,日本将在部分机场的出入国审查(边检)处重启人脸识别系统的实验。2012年实施的***实验因错误频发而一度中止,但法务省认为,为迎接2020年东京奥运会需提高边检速度,于是决定重启实验。实验将在2014年8月起进行约5周,对象为在羽田机场和成田机场乘机的日本人。负责实验的企业将于近期敲定。日本**在各地机场设置了*凭指纹识别便可通过的自动边检门,但因需要事先登记指纹,乘客利用率不高。人脸识别则无需事先登记。
布控型人脸识别将前线采集的相关信息实时传输到指挥中心。
强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展;
**的实时特征识别理论
该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理,从而可以在识别速率和识别效能之间,达到比较好的匹配效果
识别数据
人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据,用来验证算法,不断提高识别准确性,这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神经网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。 布控型人脸识系统实现配置管理。舟山布控型人脸识别服务介绍
布控型人脸识别实现对前端采集视频中的人脸进行识别。舟山布控型人脸识别介绍
直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸图像特征提取
人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据。 舟山布控型人脸识别介绍
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