開封市智能人臉識別演算法

⑴ 人臉識別技術是什麼

人臉識別是基於人的面部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。它通過採集含有人臉的圖片或視頻流，並在圖片中自動檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行面部識別。人臉識別可提供圖像或視頻中的人臉檢測定位、人臉屬性識別、人臉比對、活體檢測等功能。虹軟科技在人臉識別方面做的不錯

⑵ 智能人臉識別考勤機如何工作的

智能人臉識別考勤機是一種綜合區域特徵分析演算法、計算機圖像處理技術和生物統計學原理於一體的新型門禁管理考勤系統，工作流程並不復雜。
1、通過攝像頭拍攝人臉信息，進行存儲作為原始對照參數，提取人像特徵點，利用生物統計學分析並建立數學模型，建立人像特徵模板。
2、檢測考勤人員面對攝像頭，智能人臉識別考勤機將提取人臉信息，與計算機中存儲的模板進行匹配對比，特徵點達到一定比例即可判斷是同一個人。
3、判定結果成功則考勤完成，判定結果失敗則無法完成考勤記錄。
簡單來說，智能人臉識別考勤機就是存儲類考勤機，建立檔案，分析識別完成考勤，主要是對比人臉特徵。
智能人臉識別考勤機將正在檢測的人臉作為第一人臉，錄入的原始人像數據作為第二人臉，如果兩張人臉圖像信息一致，則識別通過。

⑶ 請教下照相機的人臉識別採用的是什麼技術為什麼堆出的雪人臉也可被識別上

自2001年微軟的兩位研究員,Paul Viola和Michael Jones發明了一種在圖像中判斷任意圖形的框架演算法,並將其應用於臉部識別之後,人臉識別的演算法在多年的完善和演進中不斷地進化。當今,人臉識別技術在(與單反相機和智能機相比)性能孱弱的卡片相機上也日趨完善。雖然由於專利競爭等因素,各家廠商的人臉識別演算法不盡一致,但是其基本原理缺十分相似。通過圖像的顏色、灰度、亮度等信息處理,先將純色或者雜色的部分剔除,然後再在其中尋找接近眼睛、眉毛、嘴巴和鼻子等特徵形狀的圖形,並與內置的臉部圖形進行相似性比較,取出相似度在數學意義上滿足條件的圖形,判定為「臉」。由於現在廠商進行比對的演算法不一,不單是人臉(包括圖片上的人臉),甚至寵物和擬人物(例如本例中的雪人),只要有與人臉足夠相似的特徵,都會被識別。值得一提的是,笑臉快門採用的技術與人臉識別非常相似,只是重點更多地放在了嘴和唇部的形狀判斷上。
希望採納

⑷ 人臉識別門禁怎麼樣准確率高嗎

⑸ 人臉識別演算法的難點

人臉識別演算法研究已久，在背景簡單的情形下，大部分演算法都能很好的處理。但是，人臉識別的應用范圍頗廣，僅是簡單圖像測試，是遠遠不能滿足現實需求的。所以人臉識別演算法還是存在很多的難點。
光照
光照問題是機器視覺中的老問題，在人臉識別中的表現尤為明顯，演算法未能達到完美使用的程度。
姿態
與光照問題類似，姿態問題也是人臉識別研究中需要解決的一個技術難點。針對姿態的研究相對比較少，多數的人臉識別演算法主要是針對正面，或接近正面的人臉圖像，當發生俯仰或者左右側而比較厲害的情況下，人臉識別演算法的識別率也將會急劇下降。
遮擋
對於非配合情況下的人臉圖像採集，遮擋問題是一個非常嚴重的問題，特別是在監控環境下，往往被監控對象都會帶著眼鏡﹑帽子等飾物，使得被採集出來的人臉圖像有可能不完整，從而影響了後面的特徵提取與識別，甚至會導致人臉識別演算法的失效。
年齡變化
隨著年齡的變化，面部外觀也在變化，特別是對於青少年，這種變化更加的明顯。對於不同的年齡段，人臉識別演算法的識別率也不同。
圖像質量
人臉圖像的來源可能多種多樣，由於採集設備的不同，得到的人臉圖像質量也不同，特別是對於那些低解析度﹑雜訊大﹑質量差的人臉圖像如何進行有效的人臉識別是個需要關注的問題。同樣的，對於高分辨圖像，對人臉識別演算法的影響也需要進一步研究。
樣本缺乏
基於統計學習的人臉識別演算法是人臉識別領域中的主流演算法，但是統計學習方法需要大量的培訓。由於人臉圖像在高維空間中的分布是一個不規則的流行分布，能得到的樣本只是對人臉圖像空間中的一個極小部分的采樣，如何解決小樣本下的統計學習問題有待進一步的研究。
海量數據
傳統人臉識別演算法如PCA、LDA等在小規模數據中可以很容易進行訓練學習。但是對於海量數據，這些方法其訓練過程難以進行，甚至有可能崩潰。
大規模人臉識別
隨著人臉資料庫規模的增長，人臉演算法的性能將呈現下降。

⑹ 如何人臉識別解鎖手機

「刷臉」是這幾年的一個熱門話題，在現實生活中也隨處可見，比如：智能手機的刷臉解鎖，快速准確；移動支付的「刷臉支付」，安全便捷；住宅小區的刷臉門禁，消除了忘帶鑰匙的煩惱。

此外，手機中的智能相冊，可以根據照片中的人物進行自動歸類；美顏相機的特效功能，可以提供用戶感興趣的美顏效果……

那麼，人臉識別在技術上究竟是如何實現的呢？它與人工智慧又有怎樣的關聯？

人臉識別如何從無到有

人臉識別技術起始於20世紀60年代，在90年代後期開入進入應用階段，目前已經是一類發展比較成熟的技術了。人臉識別演算法的基本思路是，通過捕捉和對比分析人的「面部特徵」來識別人的身份。

當我們要記住一個人時，可能會首先記住他是不是雙眼皮、眼睛是什麼顏色、頭發是卷是直、鼻樑高低等等，這些就是所謂的「面部特徵」。

但對於兩個長相非常接近的人（比如一對雙胞胎），人們很難用肉眼分辨，而計算機輔助人臉識別技術則能夠准確、快速地辨別出兩者之間的異同，這是因為人臉識別演算法能夠辨別和記住的「面部特徵」遠比肉眼所能觀察到的要多很多，可以捕捉到人與人之間更細微的差異。

人臉識別，就是基於人的面部特徵，用攝像機或攝像頭獲得含有人臉的照片（或者視頻），並自動在照片（或者視頻）中檢測和跟蹤人臉，進而對採集到的人臉進行面部識別的一系列方法。

人臉識別的過程通常分為4個步驟：人臉檢測、人臉對齊、人臉編碼和人臉匹配。

第一步是人臉檢測。顯然，在我們區分人臉之前，必須先在照片中找到人臉的位置。比如，當我們使用市面上的任何一款手機拍照時，都會發現：手機能夠將人的臉部用方格自動標記出來，這就是採用了人臉檢測技術。

第二步是人臉對齊。在檢測出照片中的人臉的位置之後，我們經常面臨的一個問題是，照片中的人臉可能是傾斜的，也可能只是個側臉。

雖然人類可以輕松地辨識出兩張面朝不同方向的同一張臉，但對於電腦來說，它經常會認為這是兩個完全不同的身份。

因此，我們需要找到人臉上的特徵（如眼睛、鼻子、嘴等），並通過幾何變換（如旋轉、縮放等）將這些特徵挪到對應的位置上，完成人臉對齊。

第三步是人臉編碼。最直接的方法就是把我們檢測並對齊的未知人臉，與我們已經標注了的人臉圖片進行比較。如果未知面孔與一個以前標注過的面孔非常相似，那它極有可能就是同一個人。

但這種方法是無法在短時間內識別出海量照片中的人臉的，因此，我們就需要程序員利用人工智慧技術，在計算機中訓練一個神經網路，將同一個人的兩張不同的面部照片與另外一個人的面部照片同時輸入電腦中的神經網路，讓它做出判斷，並不斷重復這個過程。

不斷訓練的過程中，程序員會讓輸入的同一個人的兩張照片差異值縮小，這樣一來計算機就可以學習到這個人臉部到底具有什麼特徵。

在實際識別的時候，人們會預先將所有人的面部圖像放入人臉資料庫中，再將我們想要查找的人臉利用機器學習中的比對方法（如KNN分類器）與人臉庫中的數據對比。