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      人臉識別鎖人臉識別技術原理分析

      來源:廣東華睿鎖業有限公司 瀏覽:383 發布日期:2021-04-23 16:13:43

        人臉識別鎖人臉識別技術原理分析

        人臉識別主要分為人臉檢測(facedetection)、特征提取(featureextraction)和人臉識別(facerecognition)三個過程。

        人臉檢測:人臉檢測是指從輸入圖像中檢測并提取人臉圖像,通常采用haar特征和Adaboost算法訓練級聯分類器對圖像中的每一塊進行分類。如果某一矩形區域通過了級聯分類器,則被判別為人臉圖像。

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        特征提?。禾卣魈崛∈侵竿ㄟ^一些數字來表征人臉信息,這些數字就是我們要提取的特征。常見的人臉特征分為兩類,一類是幾何特征,另一類是表征特征。幾何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之間的幾何關系,如距離、面積和角度等。由于算法利用了一些直觀的特征,計算量小。不過,由于其所需的特征點不能精確選擇,限制了它的應用范圍。另外,當光照變化、人臉有外物遮擋、面部表情變化時,特征變化較大。所以說,這類算法只適合于人臉圖像的粗略識別,無法在實際中應用。

        表征特征利用人臉圖像的灰度信息,通過一些算法提取全局或局部特征。其中比較常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先將圖像分成若干區域,在每個區域的像素640x960鄰域中用中心值作閾值化,將結果看成是二進制數。

        人臉識別:這里提到的人臉識別是狹義的人臉識別,即將待識別人臉所提取的特征與數據庫中人臉的特征進行對比,根據相似度判別分類。而人臉識別又可以分為兩個大類:一類是確認,這是人臉圖像與數據庫中已存的該人圖像比對的過程,回答你是不是你的問題;另一類是辨認,這是人臉圖像與數據庫中已存的所有圖像匹配的過程,回答你是誰的問題。顯然,人臉辨認要比人臉確認困難,因為辨認需要進行海量數據的匹配。常用的分類器有最近鄰分類器、支持向量機等。

        與指紋應用方式類似,人臉識別技術目前比較成熟的也是智能門鎖。因為在人臉識別智能門鎖系統中,用戶是主動配合的,可以在特定的環境下獲取符合要求的人臉。這就為人臉識別提供了良好的輸入源,往往可以得到滿意的結果。


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