人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。下面宣城盛宇小编给大家介绍一下人脸图像特征提取。
人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、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。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,人脸识别厂家,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。
人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据,其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,对这些局部和它们之间结构关系的几何描述,可作为识别人脸的重要特 征,考勤人脸识别,这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
2014年是我国人脸识别技术的转折点,使人脸识别技术从理论走向了应用,2018年则是人脸识别技术全方面应用的重要节点,刷脸时代正式到来。
目前,从我---脸识别技术应用来看,酒店人脸识别,主要集中在三大领域:考勤门禁、安防以及金融。
从具体应用来看,主要包含了公共安全领域的---追逃、---识别以及边防安全等;信息安全领域的---职能领域的电子---、户籍管理、社会---和保险;商业企业领域的电子商务、电子货币和支付、考勤、市场营销;场所进出领域的---机要部门、金融机构的门禁控制和进出管理等。
在人脸识别过程中,对于前端在各种环境下采集到的图像,需要先做预处理,譬如光线规整、图像增强、关键点分析、人脸对齐等手段,人脸识别,在检测到人脸后,再以预先训练好的人脸特征模型进行特征值的提取与比对,即可知道待识别对象与目标对象是否为同一个人。
人脸识别的完整过程是:人脸数据采集-模型训练-图片拍摄-预处理-特征采集与比对-输出结果。人脸检测只是其中个别环节。
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