濰坊人臉識(shí)別定制生產(chǎn)基地,冠宇現(xiàn)代值得信賴

人臉識(shí)別，重慶綠色智能技術(shù)研究院智能多媒體技術(shù)研究中心啟動(dòng)了以人臉識(shí)別為核心技術(shù)的人臉識(shí)別支付方式的研究。 [4] 截止2014年8月，該中心已經(jīng)完成了人臉識(shí)別支付系統(tǒng)的關(guān)鍵性技術(shù)研究。該中心的人臉數(shù)據(jù)采集陣列，能夠從91個(gè)角度對(duì)人臉同步采集，能對(duì)人臉識(shí)別影響多變光照、多角度、遮擋等狀態(tài)進(jìn)行的識(shí)別效果。智能多媒體技術(shù)研究中心的人臉識(shí)別系統(tǒng)已應(yīng)用在邊檢站自動(dòng)通關(guān)系統(tǒng)、動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別考勤機(jī)、多屬性動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)等。在此基礎(chǔ)上，中心研發(fā)出了人臉識(shí)別移動(dòng)支付系統(tǒng)，已能夠?qū)崿F(xiàn)支付只需“刷臉卡”。




識(shí)別數(shù)據(jù)人臉識(shí)別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)，用來(lái)驗(yàn)證算法，不斷提高識(shí)別準(zhǔn)確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、麻省理工學(xué)院生物和計(jì)算學(xué)習(xí)中心人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)、埃塞克斯大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子工程學(xué)院人臉識(shí)別數(shù)據(jù)等。配合程度現(xiàn)有的人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識(shí)別率將陡然下降。比如，人臉比對(duì)時(shí)，與系統(tǒng)中存儲(chǔ)的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對(duì)失敗。




人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過(guò)攝像鏡頭采集下來(lái)，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(cè)：人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)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(cè)就是把這其中有用的信息挑出來(lái)，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。主流的人臉檢測(cè)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(lái)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(cè)過(guò)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(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測(cè)速度。