河北人臉識(shí)別閘機(jī)報(bào)價(jià)服務(wù)為先「華瑞電子」

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(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，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。

首先，人臉識(shí)別有著自然性優(yōu)勢(shì)。所謂的自然性是指這一識(shí)別方式同人類進(jìn)行個(gè)體識(shí)別時(shí)所利用的生物特征相同，是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認(rèn)身份；系統(tǒng)具有自然性的識(shí)別還有語(yǔ)音識(shí)別和體形識(shí)別，而指紋識(shí)別和虹膜識(shí)別等因人類不能通過此類生物特征區(qū)別個(gè)體所以不具備自然性。

其次，人臉識(shí)別技術(shù)具有非強(qiáng)制性特點(diǎn)。被識(shí)別的人臉圖像信息可以主動(dòng)獲取而不被被測(cè)個(gè)體察覺，人臉識(shí)別是利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識(shí)別或者虹膜識(shí)別需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易被人察覺，從而帶有可被偽裝欺騙性。

第三，人臉識(shí)別技術(shù)具有非接觸優(yōu)勢(shì)。相比較其他生物識(shí)別技術(shù)而言，人臉識(shí)別是非接觸的，用戶不需要和設(shè)備直接接觸，而同時(shí)能夠滿足在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別。

人臉識(shí)別系統(tǒng)包括三個(gè)一部分： (1)人臉檢驗(yàn) 外貌檢驗(yàn)就是指在動(dòng)態(tài)性的情景與繁雜的背景圖中判斷是不是存有面像，并分離出來出這類面像。一般有以下幾類方法： ①參照模板法 設(shè)計(jì)方案一個(gè)或多個(gè)規(guī)范人臉的模板，隨后測(cè)算檢測(cè)收集的樣品與規(guī)范模板中間的配對(duì)水平，并根據(jù)閥值來判斷是不是存有人臉； ②人臉標(biāo)準(zhǔn)法 因?yàn)槿四樉邆湟欢ǖ臉?gòu)造遍布特點(diǎn)，說白了人臉標(biāo)準(zhǔn)的方法即獲取這種特點(diǎn)轉(zhuǎn)化成相對(duì)的標(biāo)準(zhǔn)以判斷檢測(cè)樣品是不是包括人臉； ③樣品學(xué)習(xí)方法 這類方法即選用系統(tǒng)識(shí)別中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的方法，即根據(jù)對(duì)面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)培訓(xùn)造成分類器； ④皮膚顏色模型法 這類方法是根據(jù)外貌皮膚顏色在色彩空間中遍布相對(duì)性集中化的規(guī)律性來開展檢驗(yàn)。 ⑤特點(diǎn)子臉法 這類方法是將全部面像結(jié)合視作一個(gè)面像子空間，并根據(jù)檢驗(yàn)樣品兩者之間在子孔間的投射中間的間距判斷是不是存有面像。 該明確提出的是，所述5種方法在具體監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中也可綜合性選用。