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人臉識別,是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術,通常也叫做人像識別、面部識別。人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分,分別為:人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。
迅速發(fā)展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。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。這項技術在近兩三年發(fā)展迅速,使人臉識別技術逐漸走向實用化。
非強制性:用戶不需要專門配合人臉采集設備,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“強制性”;非接觸性:用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像;
并發(fā)性:在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別;
除此之外,還符合視覺特性:“以貌識人”的特性,以及操作簡單、結果直觀、隱蔽性好等特點。
主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法,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,組合出新的很強的分類方法。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些1能代表人臉的矩形特征(弱分類器),按照加權投1票的方式將弱分類器構造為一個強分類器,再將訓練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結構的層疊分類器,有效地提高分類器的檢測速度。
當前社會上頻繁出現(xiàn)的入室偷盜、傷人等案件的不斷發(fā)生,鑒于此種原因,防盜門開始走進千家萬戶,給家庭帶來安寧;然而,隨著社會的發(fā)展,技術的進步,生活節(jié)奏的加速,消費水平的提高,人們對于家居的期望也越來越高,對便捷的要求也越來越迫切,基于傳統(tǒng)的純粹機械設計的防盜門,除了堅固耐用外,很難快速滿足這些新興的需求:便捷,開門記錄等功能。人臉識別技術已經(jīng)得到廣泛的認同,但其應用門檻仍然很高:技術門檻高(開發(fā)周期長),經(jīng)濟門檻高(價格高)。