人臉檢測識(shí)別系統(tǒng)

人臉檢測識(shí)別系統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)***網(wǎng)絡(luò)，具有成本低、檢測快、準(zhǔn)確率高、自動(dòng)學(xué)習(xí)等優(yōu)點(diǎn) 。解決方案支持私有部署，無需連入互聯(lián)網(wǎng)也可以精準(zhǔn)檢測和識(shí)別人臉，真正的離線人臉識(shí)別系統(tǒng)。并且行業(yè)內(nèi)提供靈活的開放接口，只需幾行代碼即可在原有的系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的功能，可以對(duì)接到商城系統(tǒng)、會(huì)員管理系統(tǒng)、一卡通系統(tǒng)、小程序、OA辦公系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)等任意系統(tǒng)。

輪廓檢測

通過算子計(jì)算出來的邊緣一般是不連續(xù)的，很難形成相對(duì)完整和封閉的目標(biāo)輪廓，這樣提取出來的特征效果可能不好。通過使用輪廓檢測算法，可以忽略背景和目標(biāo)內(nèi)部的紋理以及噪聲干擾的影響，對(duì)邊緣進(jìn)行細(xì)化并進(jìn)行連接，解決那些不能依靠亮度建模而檢測出來的紋理邊界。

輪廓檢測也有一些方法，比如使用專門設(shè)計(jì)的檢測算子等。通過使用這些算子，可以生成更好的臉部特征，有利于后續(xù)的計(jì)算和比對(duì)。

這里面的算子設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建都需要有領(lǐng)域知識(shí)的支撐。算子的構(gòu)建、特征的提取以及模型的建立都影響著終的匹配結(jié)果，需要具有深厚的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。這個(gè)過程往往是手工建模完成的，各個(gè)模型及參數(shù)的設(shè)置都比較耗時(shí)，具有一定的主觀性。

同時(shí)，特征工程的適配性較差。比如，各地區(qū)人員臉部特征不同，會(huì)導(dǎo)致已經(jīng)調(diào)整好的算法在落地時(shí)，需要手動(dòng)多次調(diào)整參數(shù)，過程耗時(shí)、耗力，嚴(yán)重阻礙了算法的大規(guī)模部署。

雖然，從表面上看，基于人臉關(guān)鍵特征的識(shí)別方法有諸多缺點(diǎn)，且效率較低。但算法能夠從人類的先驗(yàn)知識(shí)出發(fā)，直觀而樸素，一定程度上推動(dòng)了人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展和普及，為后續(xù)更智能的算法奠定了基礎(chǔ)。