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。
人臉圖像特征提取
人臉圖像特征提取:人臉識別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取,也稱人臉表征,它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類:一種是基于知識的表征方法;另外一種是基于代數特征或統(tǒng)計學習的表征方法。
基于知識的表征方法主要是根據人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據,其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成,對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述,可作為識別人臉的重要特征,這些特征被稱為幾何特征?;谥R的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。
現有的人臉識別系統(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果。但是,在用戶不配合、采集條件不理想的情況下,現有系統(tǒng)的識別率將陡然下降。比如,人臉比對時,與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入,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失敗。
人臉識別被認為是生物特征識別領域甚至人工智能領域困難的研究課題之一。人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。
相似性
不同個體之間的區(qū)別不大,所有的人臉的結構都相似,甚至人臉的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的,但是對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的。
易變性
人臉的外形很不穩(wěn)定,人可以通過臉部的變化產生很多表情,而在不同觀察角度,人臉的視覺圖像也相差很大,另外,人臉識別還受光照條件(例如白天和夜晚,室內和室外等)、人臉的很多遮蓋物(例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等)、年齡等多方面因素的影響。
在人臉識別中,類的變化是應該放大而作為區(qū)分個體的標準的,而第二類的變化應該消除,因為它們可以代表同一個個體。通常稱類變化為類間變化(inter-class difference),而稱第二類變化為類內變化(intra-class difference)。對于人臉,類內變化往往大于類間變化,從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個體變得異常困難。
人臉識別主要用于身份識別。由于視頻監(jiān)控正在快速普及,眾多的視頻監(jiān)控應用迫切需要一種遠距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識別技術,以求遠距離快速確認人員身份,實現智能預警。人臉識別技術無疑是佳的選擇,采用快速人臉檢測技術可以從監(jiān)控視頻圖象中實時查找人臉,并與人臉數據庫進行實時比對,從而實現快速身份識別。
人臉識別考勤軟件特點
其特點為:是一種考勤管理理念的載體,考勤軟件通過TCP/IP連接”辨臉通”獲取人員與考勤數據進行考勤統(tǒng)計,具有用戶管理、班次設置、排班、考勤報表統(tǒng)計、輸出/打印報表等完整功能。該軟件將復雜的考勤管理工作量智能化和簡化,使考勤管理的各個環(huán)節(jié),人盡其能,人盡其責,信息交流及時、暢通,查詢統(tǒng)計便捷,考勤管理工作變得簡單而輕松。
所屬分類:網絡設備/網絡安防監(jiān)控
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