人脸识别系统的技术与应用

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发表时间:2019-11-04 15:00作者:kdacctv来源:转载

一、人脸识别系统的概述


人脸识别系统是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。


二、人脸识别技术原理


人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。


(一)人脸图像采集及检测


  • 人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

  • 人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。


(二)人脸图像预处理


人脸图像预处理:对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。


(三)人脸图像特征提取


  • 人脸图像特征提?。喝肆呈侗鹣低晨墒褂玫奶卣魍ǔ7治泳跆卣?、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

  • 基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据,其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,对这些局部和它们之间结构关系的几何描述,可作为识别人脸的重要特征,这些特征被称为几何特征?;谥兜娜肆潮碚髦饕ɑ诩负翁卣鞯姆椒ê湍0迤ヅ浞?。


(四)人脸图像匹配与识别


人脸图像匹配与识别:提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类:一类是确认,是一对一进行图像比较的过程,另一类是辨认,是一对多进行图像匹配对比的过程。


三、人脸识别系统的应用


人脸识别技术已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。


  • 数码相机:人脸自动对焦和笑脸快门技术:首先是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定,首先确定头部,然后判断眼睛和嘴巴等头部特征,通过特征库的比对,确认是人面部,完成面部捕捉。然后以人脸为焦点进行自动对焦,可以大大的提升拍出照片的清晰度。  笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上,完成了面部捕捉,然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度,来判断是不是笑了。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的,所以特征库是基础,里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。

  • 门禁系统:受安全?;さ牡厍梢酝ü肆呈侗鸨媸妒酝冀胝叩纳矸?。人脸识别系统可用于企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统,人脸识别防盗门等。

  • 人脸识别门禁:人脸识别门禁是基于先进的人脸识别技术,结合成熟的ID卡和指纹识别技术而推出的安全实用的门禁产品。产品采用分体式设计,人脸、指纹和ID卡信息的采集和生物信息识别及门禁控制内外分离,实用性高、安全可靠。系统采用网络信息加密传输,支持远程进行控制和管理,可广泛应用于银行、军队、公检法、智能楼宇等重点区域的门禁安全控制。


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