人脸识别系统的核心是什么?

发布网友 发布时间:2022-04-23 19:05

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热心网友 时间:2022-04-20 07:27

人脸识别是一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。它集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、视频图像处理等多种专业技术。人脸识别主要分四步完成:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、匹配与识别。 楼上已经很详细的说明了人脸识别的技术原理,这里不做过多赘述。
在人脸识别业界,拥有人脸识别技术核心实力,即是拥有自主知识产权的人脸识别SDK。人脸识别技术,可以看LFW榜和FDDB榜:face++ 99.5% , 商汤 Deepid3 99.53% , 腾讯 Tencent 99.65% , 百度 Bai 99.77%,颜鉴(ColorReco)99.%,都是一线了,赶超国外的google 。之所以只列举这几家公司,是因为它们相比于其他公司,优势在于有自己的核心技术,而不是渠道商或传统厂商。值得一提的是,这些公司目前规模都不大,但却像谷歌、微软一样都有自己的人工智能研究院,紧密追随国际最新的科研成果。像前段时间很火的阿尔法狗,其工作原理是深度学习,这一技术其实在中国的这些公司里都已经拥有并投入商用了。

热心网友 时间:2022-04-20 08:45

机器学习人脸识别原理

热心网友 时间:2022-04-20 10:20

人脸识别系统之所以能够这么快运转,取决于华科智能主板搭载优化过的人脸识别算法。而这套方案依靠的是ARM架构及系统研发经验,才使得系统成熟稳定。在现在这个智能技术高速发展的时代,还将会有更多的智能化设备的解决方案,给人带来方便、优质的生活。

热心网友 时间:2022-04-20 12:11

人脸识别技术融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点。

人脸识别系统是人脸识别技术的应用,主要是用作人脸门禁、人脸闸机、人脸考勤、人脸验票等等。

热心网友 时间:2022-04-20 14:19

人脸识别系统的核心是算法,多层次神经网络的深度学习算法很重要,泰首智能Gface人脸识别算法基于特征脸方法该方法是一种简单、快速、实用的基于变换系数特征的算法。特征子脸技术的基本思想是:从统计的观点,寻找人脸图像分布的基本元素,即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量,以此近似地表征人脸图像。这些特征向量称为特征脸(Eigenface)。实际上,特征脸反映了隐含在人脸样本集合内部的信息和人脸的结构关系。将眼睛、面颊、下颌的样本集协方差矩阵的特征向量称为特征眼、特征颌和特征唇,统称特征子脸。特征子脸在相应的图像空间中生成子空间,称为子脸空间。计算出测试图像窗口在子脸空间的投影距离,若窗口图像满足阈值比较条件,则判断其为人脸。

热心网友 时间:2022-04-20 16:44

  人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。
  人脸识技术中被广泛采用的区域特征分析算法,它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利
用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析,根据分析的结果来给出一个相似值。
通过这个值即可确定是否为同一人。
  主要的功能模块
  人脸捕获与跟踪功能:
  人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来,并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术,当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
  人脸识别比对:
  人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指,从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
  人脸的建模与检索:
  可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征,并将其生*脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式),将指定的人像进行建模,再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别,最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
  真人鉴别功能:
  系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
  图像质量检测:
  图像质量的好坏直接影响到识别的效果,图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估,并给出相应的建议值来辅助识别。
  人脸识别的优势
  人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。
  所谓自然性,是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别,人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的,
另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等,而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性,因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。
  不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要,这会使该识别方法不令人反感,并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点,它完
全利用可见光获取人脸图像信息,而不同于指纹识别或者虹膜识别,需要利用电子压力传感器采集指纹,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。
  人脸识别困难性
  人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最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。
  相似性
  不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸器官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,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。

希望能够帮助到你。

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