人臉識別是指能夠識別或驗證圖像或視頻中的主體的身份的技術。人臉識別算法誕生于七十年代初 [1,2]。自那以后,它們的準確度已經大幅提升,現在相比于指紋或虹膜識別等傳統上被認為更加穩健的生物識別方法,人們往往更偏愛人臉識別。讓人臉識別比其它生物識別方法更受歡迎的一大不同之處是人臉識別本質上是非侵入性的。比如,指紋識別需要用戶將手指按在傳感器上,虹膜識別需要用戶與相機靠得很近,語音識別則需要用戶大聲說話。相對而言,現代人臉識別系統僅需要用戶處于相機的視野內(假設他們與相機的距離也合理)。這使得人臉識別成為了對用戶友好的生物識別方法。這也意味著人臉識別的潛在應用范圍更廣,因為它也可被部署在用戶不期望與系統合作的環境中,比如監控系統中。人臉識別的其它常見應用還包括訪問控制、欺詐檢測、身份認證和社交媒體。
人臉建模與檢索
系統可以將登記入庫的人像數據進行建模提取人臉的特征,并將其生成人臉模板(人臉特征文件)保存到數據庫中。在進行人臉搜索時(搜索式),將*的人像進行建模,再將其與數據庫中的所有人的模板相比對識別,終將根據所比對的相似值列出相似的人員列表。
臉識別監控系統的幾個常用功能模塊:
一、人臉登記
人臉登記是指通過前端攝像頭或者圖像導入的方式,建立人臉庫。比如常見的各類政務大廳中攝像頭的采集,以及公安系統的身份證照片庫等。
二、人臉抓拍
人臉抓拍是指對移動中的人臉部進行識別檢索提取,然后上傳到系統的人臉對比服務器,與人臉庫的黑名單白名單進行比。
三、人臉智能曝光
攝像機安裝在室內與攝像機安裝在室外光線不穩定環境時,當人走到相機有效采集距離時,攝像頭會智能曝光,圖像自動增強,臉部不會出現陰陽面(半臉暗,半臉亮),看不到臉等,所采集的照片可以更好的識別和比對,同時黑夜細節也會更清晰。
四、人臉識別與報警
系統可以對每個通道進行人臉布防預警,人臉抓拍識別的照片,通過建模與數據庫中的人臉進行比對,如果閾值到達預設的范圍,系統會通過聲音、光源等方式發出報警信號。
五、人臉檢索
人臉檢索是指系統輸入帶人臉照片,自動檢測出照片中的人臉信息并截取人臉照片,用戶選取需要檢索的人臉,設置人臉相似度閾值、時間等信息,并顯示相似的人臉結果。
六、查詢功能
查詢功能包括報警查詢和人臉抓拍查詢。報警查詢是指,查詢某通道設定時間段內所有的報警事件;人臉抓拍查詢是指,查詢通道內設定時間范圍內所有的人臉抓拍事件。
工地門禁人臉識別,施工工地管理系統
實名制管理的主要內容是讓每個施工現場人員都做到:個人身份證明、個人執業注冊證或上崗證件、個人工作業績、個人勞動合同或聘用合同、個人歷史錄用情況、依法登記的其他有關個人身份基本信息情況,保證名副其實、人證相符、身份確鑿、信息真實。
主要功能特色包括:
1.靈活的系統擴展性
基于先進的分布式系統架構,支持動態擴充人臉匹配服務器,實現千萬級甚至億級海量人臉庫的支持。
2.的人臉比對性能
單臺人臉匹配服務器每秒可完成 2000 萬人次實時比對,從人臉檢測到人臉識別耗時不足 200ms。在百萬人臉庫規模下,人臉比對結果前 10 位的命中率在95%以上
3.對人臉的寬容度高,具備人臉姿態矯正功能,當人臉左右上下傾斜在 25 度以內時不會影響識別結果。
支持基于可見光環境下的人臉識別,人臉識別結果受光線變化影響小。
對于人臉的變化,包括表情、胡須、眼鏡、發型、年齡等,算法均具有良好的適應性,不影響識別準確度。
4.支持移動終端
系統客戶端可運行在基于 Android 或 iOS 的移動終端上,可通過移動終端進行實時人臉采集與人臉比對。
問:人臉識別技術小知識?
答:人臉識別技術是一種基于人臉特征信息的生物識別技術。這一系列相關技術,通常也稱為肖像識別技術,采用攝像機采集包含人臉的圖像,并自動檢測和跟蹤圖像中的人臉,從而對檢測到的人臉進行人臉檢測比較。傳統的人臉識別技術主要基于可見光圖像,這也是一種常見的識別方法。簡單說,這是一個讓電腦認出你的過程。
人臉識別技術主要是基于人臉圖像特征的提取和比較。面部識別系統搜索提取的面部圖像的特征數據并將其與存儲在數據庫中的特征模板進行匹配,并且當人臉與輸入的信息吻合時輸出匹配結果。
將待識別的人臉特征與獲取的人臉特征模板進行比較,根據人臉識別技術判斷人臉的身份信息。該過程分為兩種類型:一種是確認,即一對一的圖像比較過程,另一種是識別,即一對多的圖像匹配和比較過程。
理論的面部識別具體包含搭建人臉識別技術的一連串有關技術性,包含面部圖象收集、面部精準定位、面部識別歸一化處理、真實身份確定及其真實身份搜索等;而范疇的面部識別專指根據面部開展真實身份確定或是真實身份搜索的技術性或系統軟件。
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