❶ 人臉識別技術利用的是什麼原理
人臉識別,特指利用分析比較人臉視覺特徵信息進行身份鑒別的計算機技術。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域,人臉追蹤偵測,自動調整影像放大,夜間紅外偵測,自動調整曝光強度;它屬於生物特徵識別技術,是對生物體(一般特指人)本身的生物特徵來區分生物體個體。
人臉識別技術包含三個部分:(1)人臉檢測面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像,並分離出這種面像。一般有下列幾種方法:①參考模板法首先設計一個或數個標准人臉的模板,然後計算測試採集的樣品與標准模板之間的匹配程度,並通過閾值來判斷是否存在人臉;②人臉規則法由於人臉具有一定的結構分布特徵,所謂人臉規則的方法即提取這些特徵生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉③樣品學習這種方法即採用模式識別中人工神經網路的方法,即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器④膚色模型法這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。⑤特徵子臉法這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間,並基於檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。值得提出的是,上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合採用。(2)人臉跟蹤面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體採用基於模型的方法或基於運動與模型相結合的方法。此外,利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。(3)人臉比對面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說,將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對,並找出最佳的匹配對象。所以,面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要採用特徵向量與面紋模板兩種描述方法:①特徵向量法該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性,然後再計算出它們的幾何特徵量,而這些特徵量形成一描述該面像的特徵向量。②面紋模板法該方法是在庫中存貯若干標准面像模板或面像器官模板,在進行比對時,將采樣面像所有象素與庫中所有模板採用歸一化相關量度量進行匹配。此外,還有採用模式識別的自相關網路或特徵與模板相結合的方法。人臉識別技術的核心實際為「局部人體特徵分析」和「圖形/神經識別演算法。」這種演算法是利用人體面部各器官及特徵部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與資料庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低於1秒。
❷ 人臉識別是怎麼實現的
人臉識別技術是指利用分析比較的計算機技術識別人臉。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域,其中包括人臉追蹤偵測,自動調整影像放大,夜間紅外偵測,自動調整曝光強度等技術。
❸ 人臉識別是靠什麼技術實現的
人臉識別門禁技術如今已漸趨成熟,曾經很多企業、社區、景區、工地所依賴的指紋識別門禁、門禁卡門禁、密碼鎖門禁如今正被人臉識別門禁所取代,為各行業領域帶來了極大的便捷。但人臉識別技術作為一種新興的人員身份鑒別技術,大部分人對於這項技術還是相對陌生,關於與人臉識別相關的問題也時有發生,為了讓大家快速學會使用人臉識別門禁系統,今天寶比萬像人臉識別就來教大家如何學會人臉識別門禁的人臉信息錄入使用。
啟動設備
1.默認打開寶比萬像人臉識別門禁考勤設備端APP,進入「寶比萬像人臉識別門禁考勤系統設備端APP」啟動頁
2.默認進入人臉認證頁面。
3.在人臉認證界面,點擊「首頁」按鈕,返回人臉設備主菜單。
人臉驗證
1.在人臉識別主界面點擊「人臉認證」菜單進行人臉驗證
2.人臉認證:通過認證,閘門開啟,並顯示人臉ID,姓名。
3.人臉認證:沒有登記的人臉進行驗證,提示「人臉無登記」。
人臉登記
1.在人臉識別主界面點擊「人臉登記+」,彈出登錄界面。
2.輸入登錄賬號、密碼(xxxxxx),點擊登錄。
3.輸入姓名,點擊下一步,跳轉到人臉登記界面。
4.人臉登記初始化頁面。提示登記這,請面對攝像頭。
5.人臉登記:拍攝成功後「確認注冊」,提升「人臉登記成功」。
6.點解「重新獲取」,即對需要登記的人臉進行重新拍攝登記。
7.已登記成功的用戶,再次進行人臉登記,則提示;已登記。
8.點擊當前頁面的返回剪頭,即返回到人臉識別設備APP首頁。
❹ 人臉識別演算法的原理
人臉識別演算法的原理:系統輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像,以及人臉資料庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應的編碼,而其輸出則是一系列相似度得分,表明待識別的人臉的身份。
❺ 人臉識別身份系統的工作原理是什麼
❻ 監測人臉識別系統的原理是什麼
人臉識別系統的技術原理是以人臉識別技術為核心,是一項新興的生物識別技術,是當今國際科技領域攻關的高精尖技術。它廣泛採用區域特徵分析演算法,融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理於一體,利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特徵點,利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型,具有廣闊的發展前景。
用人臉識別會議簽到系統正是應用先進的面部自動識別技術來實現與會人員的自主簽到,智能化辦公,提高辦事效率,增加與會人員身份准確定位,從而大大提高了會前會務組織、會中會議簽到和會後數據查詢統計速度,並節省經費。
迎賓機系統會議簽到應用方案是現代會議管理中的一項重要環節,會議簽到流程一改傳統簽到的弊端,與會人員只需從攝像機前走過,利用人體生物特徵的唯一性進行身份認證,即時完成到會簽到,還能有效識別假冒人員,同時,能即時統計、列印出到會人員名單。縮短到會人員簽到時間,減輕工作人員與會人數統計強度,統計數准確、快捷。
3系統設計
3.1系統結構
本方案可應用於各種企事業單位和會議中心,用於與會人員的簽到管理,主要由攝像機、顯示設備、人臉識別分析盒、管理客戶端組成。
在會議室入口簽到處安裝一台網路攝像機,通過交換機將採集圖像傳輸到迎賓主機,主機可通過串口數據線連接會議室門禁系統,以識別結果通過串口信息來控制門禁打開,有效防止會議無關人員進入,同時連接到顯示設備上,在顯示器上實時顯示識別結果,以及設置的歡迎致辭或提示信息,或用於會議宣傳內容播放等。
以上設備通過區域網內的客戶端進行管理和配置信息的下發,在客戶端可進行人臉識別庫的建立,會議簽到統計等功能。系統拓撲如下:
❼ 華為手機人臉識別是什麼原理
手機人臉識別的原理是用攝像機或攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流,並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。
人臉識別系統的研究始於20世紀60年代,80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高,而真正進入初級的應用階段則在90年後期,並且以美國、德國和日本的技術實現為主。
人臉識別系統成功的關鍵在於是否擁有尖端的核心演算法,並使識別結果具有實用化的識別率和識別速度;「人臉識別系統」集成了人工智慧、機器識別、機器學習等多種專業技術。
同時需結合中間值處理的理論與實現,是生物特徵識別的最新應用,其核心技術的實現,展現了弱人工智慧向強人工智慧的轉化。
❽ 人臉識別門原理
人臉識別,是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流,並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。
發展歷史
人臉識別系統的研究始於20世紀60年代,80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高,而真正進入初級的應用階段則在90年後期,並且以美國、德國和日本的技術實現為主;人臉識別系統成功的關鍵在於是否擁有尖端的核心演算法,並使識別結果具有實用化的識別率和識別速度;「人臉識別系統」集成了人工智慧、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術,同時需結合中間值處理的理論與實現,是生物特徵識別的最新應用,其核心技術的實現,展現了弱人工智慧向強人工智慧的轉化。
人臉識別
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人臉識別,是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流,並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。
中文名
人臉識別
別名
人像識別、面部識別
工具
攝像機或攝像頭
傳統技術
可見光圖像的人臉識別
處理方法
人臉識別演算法
快速
導航
技術特點
技術流程
識別演算法
識別數據
配合程度
優勢困難
主要用途
應用前景
主要產品
應用示例
發展歷史
人臉識別系統的研究始於20世紀60年代,80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高,而真正進入初級的應用階段則在90年後期,並且以美國、德國和日本的技術實現為主;人臉識別系統成功的關鍵在於是否擁有尖端的核心演算法,並使識別結果具有實用化的識別率和識別速度;「人臉識別系統」集成了人工智慧、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術,同時需結合中間值處理的理論與實現,是生物特徵識別的最新應用,其核心技術的實現,展現了弱人工智慧向強人工智慧的轉化。[1]
技術特點
人臉識別
傳統的人臉識別技術主要是基於可見光圖像的人臉識別,這也是人們熟悉的識別方式,已有30多年的研發歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷,尤其在環境光照發生變化時,識別效果會急劇下降,無法滿足實際系統的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別,和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟,識別效果不盡人意。
迅速發展起來的一種解決方案是基於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,已經取得了卓越的識別性能,在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發展迅速,使人臉識別技術逐漸走向實用化。
人臉與人體的其它生物特徵(指紋、虹膜等)一樣與生俱來,它的唯一性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提,與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點:
非強制性:用戶不需要專門配合人臉採集設備,幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像,這樣的取樣方式沒有「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;
並發性: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。