本篇文章给大家谈谈人脸识别系统是如何找到人的,以及人脸识别系统冷知识对应的知识点,文章可能有点长,但是希望大家可以阅读完,增长自己的知识,最重要的是希望对各位有所帮助,可以解决了您的问题,不要忘了收藏本站喔。
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人脸识别系统是如何找到人的
人脸识别系统是计算机科学的最新应用,它利用计算机技术和生物统计技术,在各种背景下识别出人脸,更进一步可以实施跟踪,它基于人的脸部特征,属于生物识别技术。
人脸识别的过程可以分成人脸检测,人脸跟踪和人脸比对三个过程。
人脸检测是在动态背景或者复杂背景下将人的面部找到,并从背景中分离出来。找到人脸,有数种方法可以实施。
1.设计人脸的标准模板,然后系统将采集到的图像和标准人脸模板进行对比,从匹配程度上判断是否存在人脸;
2.根据人面部的结构特征制定一个规则,系统提取图像的特征来通过这个规则计算,看是否符合规则,从而确定人脸;
3.利用人的面部肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测;
4.将所有面像集合视为一个面像子空间,并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
人脸跟踪则是将检测到的人脸部进行动态追踪,这是将模型与运动检测结合起来的方法。
人脸对比。这个很好理解,就是对检测到的人脸进行身份确认,也就是将采集到的人脸与人脸库中的数据进行匹配,人脸对比一般采用特征向量法和面纹模板两种技术。
1.特征向量法。确定人的五官轮廓的大小,距离,相对位置等属性,计算出它们之间的几何特征,从而形成描述人脸的特征向量;
2.面纹模板。将采集到的的人脸与库中的标准人脸模板或面相器官模板进行对比,将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。
随着科学技术的进步,人脸识别系统的准确度和反应速度也越来越高,在军事、安防、银行、电子商务等领域得到了广泛应用。
人脸识别光线过暗是什么原因
人脸识别光线过暗的原因有很多,主要包括两个方面:硬件和软件。
在硬件方面,摄像头的光感器对光线的敏感度、镜头对转换的光线的质量和成像能力等都可能影响人脸识别的效果。
此外,光线过暗时,摄像头可能自动增加曝光时间或ISO值来适应环境,但这会导致图像模糊或噪点增加,进而影响识别结果。
在软件方面,算法的复杂度、识别模型的训练程度、背景干扰消除的能力等都对识别效果有重要影响。
因此,要提高人脸识别的准确率,需要通过优化硬件设备和算法模型来提高识别效率和鲁棒性。
粤省事为什么人脸识别不能通过
1、网络的问题,因为是软件类的身份识别,一般需要网络才能完成认证,网络波动和信号不好,也会影响人脸识别的成功率,建议在网络条件较优的情况下完成识别。
2、面部遮盖问题,面部遮盖也是人脸识别失败的一大原因,比如大面积的刘海戴口罩或者是语言语言,认识照片差距过大,这些都会影响人脸的识别
什么是人脸识别系统
那么什么是人脸识别系统呢?通俗地讲,就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”,不是照片、视频或其他神马,证明你是个人,你就是你。我司人脸识别系统技术对攻击有多重对抗措施,下面就带大家去感受下其中的奥秘。
人脸识别系统主要内容包括:人脸检测、活体算法检测、3D检测、连续性检测
人脸识别系统内容一:人脸检测
定位人脸在哪里,检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况,可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。
人脸识别系统内容二:活体算法检测
判断用户是否为正常操作,通过指定用户做随机动作(摇头、点头、凝视、眨眼、上下移动手机),防止视频攻击、非正常动作的攻击。
经实践证明,我司上下移动手机活体检测方法,即使录制自己本人的视频亦无法通过!
人脸识别系统内容三:3D检测
验证采集到的是否为立体人像,能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。
人脸识别系统内容四:连续性检测
和无人脸检测同时使用能够更好的防止中途切换人。验证人脸运动轨迹是否正常,如果中途换人会出现异常运动;从安全性角度能够防止跳过活体检测直接替换采集的照片。
此外,为了防止活体采集的照片被篡改,还可以对采集的照片进行加密处理,保障信息安全。
新技术的诞生总是伴随着各种质疑,经得起磨砺方能修成正果。有人说,攻击人脸识别技术的成本下降了,不法分子犯罪的成本更低了,但目前我们活体检测技术的精进也是无可置疑的。
一、什么是人脸识别系统
脸识别系统以人脸识别技术为核心,是一项新兴的生物识别技术,是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法,融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,具有广阔的发展前景。
一、脸识别系统具有广泛的应用:人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、人脸识别监控管理、人脸识别电脑安全防范、人脸识别照片搜索、人脸识别来访登记、人脸识别ATM机智能视频报警系统、人脸识别监狱智能报警系统..人脸识别RFID智能通关系统.人脸识别公安罪犯追逃智能报警系统等等..
二、适用范围:
公园、工厂、超市、小区广场、会议中心、体育场馆、学校、医院、住宅区、商业街、大型农贸市场等公众活动和聚集场所的重要部位,酒店(宾馆)、餐饮、娱乐场所、办公楼的大堂出入口、电梯和其他主要通道等室内外范围的监控录像用途。
三、功能模块
1、人脸捕获与跟踪
人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来,并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术,当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
2、人脸识别比对
人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指,从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
3、人脸建模与检索
系统可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征,并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式),将指定的人像进行建模,再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别,最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
4、真人鉴别
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
5、图像质量检测
图像质量的好坏直接影响到识别的效果,图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估,并给出相应的建议值来辅助识别。
四、技术原理
1、人脸识别内容
人脸识别技术包含三个部分:
(1)人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法:
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板,然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度,并通过阈值来判断是否存在人脸;
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征,所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸;
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法,即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器;
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间,并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是,上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
(2)人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外,利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
(3)人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说,将采样到的面像与库存的面像依次进行比对,并找出最佳的匹配对象。所以,面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法:
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性,然后再计算出它们的几何特征量,而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板,在进行比对时,将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外,还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
五、人脸的识别过程
一般分三步:
(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件,并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。
(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像,或取照片输入,并将当前的面像文件生成面纹编码。
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化,具有强大的可靠性,从而使它可以从百万人中精确地辨认出某个人。人脸的识别过程,利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
国内人脸识别技术公司很多,行业发展也非常快,但是能够真正拥有核心技术和自主知识产权的凤毛麟角。为什么要选择拥有核心技术的人脸识别技术公司,企业对于人脸识别产品的需求是安全性能高、使用稳定、可根据企业自身使用场景进行定制。
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