重庆颢梆科技有限公司
首页 > 信息动态  > 公司动态
返回

主流的人脸识别技术基本上可归结为五类

来源:重庆颢梆科技有限公司 发布时间:2019年07月30日

主流的人脸识别技术基本上可归结为五类

人脸辨认体系进步小区门禁体系安全等级
为切实处理小区门禁体系存在的问题,夯实社会稳定和国泰民安的底层根底,及高清技能、智能化技能、网络技能的日趋遍及与成熟,道尔智控安身实践需求,针对小区门禁操作不方便、卡片易丢失简略被复制、密码简略忘掉等问题,推出人脸辨认体系处理方案。
 
体系采用先进的人脸辨认算法,高速芯片作为辨认算法的运行硬件平台,经过出入口的身份证信息采集、实时人脸抓拍辨认和人证比对,从而实现人证合一验证。并针对小区实现固定人员刷脸通行,访客人员挂号后刷脸通行或刷身份证人证比对成功后通行,处理固定人员通行时需求刷卡或遗忘密码的问题,人证比对失败人员则需求小区管理人员确认后手工放行。
 
人脸识别技术在人员身份辨认方面具有用户不需求和设备直接接触;辨认自然,不需求人员操作;可事后清查,保存辨认比对的照片;非强制性,被辨认的人脸图画信息能够自动获取其中,根据模板匹配办法是将待处理的人脸图画直接与数据库中所有模板进行匹配,选取匹配相似的模板图画作为待处理图画的分类。不过,因为数据库中每个人的模板图片数量有限,不可能涵盖实际中所有的复杂情况,简略的模板匹配只利用了相关信息,对背景、光照、表情等非相关信息十分敏感。因而,该办法只适用于抱负条件下的人脸辨认,并不适合应用于实践场景。
 
根据几何特征的办法,即人的面部有形状和大小都不相同的部件,如鼻子和嘴巴等。经过对这些部件形状的对比、部件间方位的检测,从而实现人脸辨认。与根据模板匹配办法相似,形状、距离等信息并不能表达出图画中的姿态、表情等非线性要素,导致该办法的可靠性和有效性较低。
 
根据人工神经网络的办法直接使用图画像素点作为神经网络的输入,经过模仿人脑神经元工作机制,可学习到其他办法难以实现的隐性人脸特征表明。而且神经网络具有非线性激活函数,使得网络对人脸图画中的非线性要素和关系有一定的表达能力。
 
根据稀少表明的人脸辨认办法中,稀少表明用的“字典”直接由练习所用的悉数图画构成,无需经字典学习。
 
后一种是根据深度学习的人脸辨认办法。其核心内容是逐层练习的网络结构,每层使用的是自编码神经网络,自编码神经网络首要包含对数据编码和解码两部分内容。经过编码、解码实现对输入数据的无监督学习,辨识能力随数据增加逐步进步。
;方便高效,正常步行速度即可辨认等优势

相关文章