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羅經(jīng)理 先生
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發(fā)布時間:2022-07-07 23:34:50
人臉識別通過出入口的信息采集、實時人臉抓拍識別和人證比對,從而實現(xiàn)人證合一驗證。并針對小區(qū)實現(xiàn)固定人員刷臉通行,人臉識別系統(tǒng)公司,訪客人員登記后刷臉通行或刷身份1證人證比對成功后通行,人臉識別系統(tǒng)廠家,解決固定人員通行時需要或遺忘密碼的問題,人證比對失敗人員則需要小區(qū)管理人員確認后手工放行。人臉識別通道管理系統(tǒng)能大大提高門禁系統(tǒng)運行的安全性和可靠性,大程度上降低通過身份冒充而進入某種場所進行不法犯1罪活動的可能性,極大減少了門禁安全系統(tǒng)中現(xiàn)有及潛在的技術漏洞、隱患和風險。
人臉識別技術檢測面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像,并分離出這種面像。一般有下列幾種方法:①參考模板法首先設計一個或數(shù)個標準人臉的模板,然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度,并通過閾值來判斷是否存在人臉;②人臉規(guī)則法由于人臉具有一定的結構分布特征,所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉;③樣品學習法這種方法即采用模式識別中人工***網(wǎng)絡的方法,即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產(chǎn)生分類器;④膚色模型法這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。⑤特征子臉法這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間,并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。值得提出的是,上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。
這背后有數(shù)學理論的支撐,我們一般用梯度來描述變化快慢。在圖像中的灰度變化既有方向也有大小,就可以使用圖像梯度來描述這種變化,進而可以檢測出圖像的邊緣。在數(shù)學上,梯度既有大小,又有方向,并且需要要有一定的條件,比如可導等。在圖像中一般會簡化處理,使用算子進行代替。算子其實也是一種濾波,但使用算子更強調其數(shù)學含義和特定用途。目前常用的邊緣檢測算子,包括Sobel,Laplacian算子和Canny等。我們簡單描述下Canny邊緣檢測。
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