產(chǎn)品中心
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- 產(chǎn)品詳情
- 聯(lián)系方式
- 產(chǎn)品品牌:冠宇現(xiàn)代
- 供貨總量:不限
- 價(jià)格說明:議定
- 包裝說明:不限
- 物流說明:貨運(yùn)及物流
- 交貨說明:按訂單
- 有效期至:長期有效
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無錫人行通道管理系統(tǒng)-冠宇現(xiàn)代:
山東智能道閘,濟(jì)南車牌識別系統(tǒng),人臉識別門禁傳統(tǒng)的人臉識別技術(shù)主要是基于可見光圖像的人臉識別,這也是人們熟悉的識別方式,已有30多年的研發(fā)歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷,尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時(shí),識別效果會(huì)急劇下降,無法滿足實(shí)際系統(tǒng)的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別,和熱成像人臉識別。但這兩種技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟,識別效果不盡人意。迅速發(fā)展起來的一種解決方案是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識別技術(shù)。它可以克服光線變化的影響,已經(jīng)取得了的識別性能,在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過三維圖像人臉識別。這項(xiàng)技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速,使人臉識別技術(shù)逐漸走向?qū)嵱没?。人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來,它的性和不易被的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提,與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點(diǎn):非強(qiáng)制性:用戶不需要專門配合人臉采集設(shè)備,幾乎可以在無意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像,這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”;非接觸性:用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像;
并發(fā)性:在實(shí)際應(yīng)用場景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識別;
人臉圖像采集:不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來,比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí),采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測:人臉檢測在實(shí)際中主要用于人臉識別的預(yù)處理,即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富,如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來,并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法,Adaboost算法是一種用來分類的方法,它把一些比較弱的分類方法合在一起,組合出新的很強(qiáng)的分類方法。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類器),按照加權(quán)的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器,再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器,有效地提高分類器的檢測速度。
人臉圖像匹配與識別人臉圖像匹配與識別:提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行搜索匹配,通過設(shè)定一個(gè)閾值,當(dāng)相似度超過這一閾值,則把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較,根據(jù)相似程度對人臉的進(jìn)行判斷。這一過程又分為兩類:一類是確認(rèn),是一對一進(jìn)行圖像比較的過程,另一類是辨認(rèn),是一對多進(jìn)行圖像匹配對比的過程。
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