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人脸识别系统的分类及技术原理

发布者:九竹物联技术有限公司 发布时间:2020-1-9 8:33:03 点击次数:21 关闭
 人脸识别技术是生物特征识别技术中的其中一种,要用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或者视频,自动在图像中检测和跟踪人脸,从而对检测到的人脸进行脸部认证的相关技术,主要应用在身份验证和身份识别这两个方面。

人脸识别的分类


人脸检测:在输入图像中检测并提取人脸图像,可采用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像进行分类。假如某一矩形区域通过了级联分类器,被判别为人脸图像。
特征提取:可分为视觉特征、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。人脸特征提取是针对人脸的某些特征进行,是对人脸进行特征建模的过程。特征提取的方法可分为两大类,基于知识的表征方法和基于代数特征或统计学习的表征方法。
人脸图像匹配与识别:提取人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行匹配,认证。人脸识别是把待识别的人脸特征与已知的人脸特征模板进行相比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这过程可分为两类:一是确认,就是一对一进行图像比较的过程,还有是辨认,就是一对多进行图像匹配识别对比的过程。
1v1人脸验证与1vN人脸查找
在生活中,刷脸考勤、门禁、手机解锁,身份验证场景中,应用人脸识别模式比较多的是1v1人脸验证。1v1的人脸验证,是计算机对当前人脸和库存人脸进行比对,是对其进行身份验证方式的一种辅助,从而提高身份验证的可靠性。这种应用在敏感设施的进出,互联网金融领域的远程开户及大额提取的身份验证等有广泛的应用。
而1vN人脸查找主要应用在多人场景下的身份识别,例如视频的动态识别,公安行业的疑犯抓捕识别应用。在多人的场景下对人员进行人脸识别,计算机获取人脸信息后,与系统内的海量人脸数据库比对,寻找与目标人脸相似值高的人脸模板比对,确认是否为相同的人脸,完成人员身份识别。
随着人脸识别技术的发展,有越来越多的场景可以使用到人脸识别。虽然科技给我们的生活带来了很多的方便,但是科技是一把双刃剑,应要在法律法规范围内正确使用。www.jocham.cn

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