人脸检测是人脸识别的流程之一,在图像中准确标定出人脸的位置和大小,并把其中有用的信息挑出来(如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等),然后利用信息来达到人脸检测的目的。
人脸关键点检测(人脸对齐)自动估计人脸图片上脸部特征点的坐标。
基于检测出的特征采用Adaboost学习算法(一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法)挑选出一些蕞能代表人脸的矩形特征(弱分类器),按照加权投僄的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。
***近人脸检测算法模型的流派包括三类及其之间的组合:viola-jones框架(性能一般速度尚可,人脸识别技术,适合移动端、嵌入式上使用),dpm(速度较慢),cnn(性能不错)。
人脸识别的研究不断深入,研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题,人脸识别系统,主要包括以下四个方面的研究:
1)提出不同的人脸空间模型,包括以线性判别分析为代表的线性建模方法,人脸识别一体机,以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。
2)深入分析和研究影响人脸识别的因素,包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。
3)利用新的特征表示,包括局部描述子(Gabor Face, LBP Face等)和深度学习方法。
4)利用新的数据源,例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。
随着智慧城市的推行,如今很多小区开始采用人脸识别系统作为门禁,将它引入居民住宅区,可以发挥这样以下作用:
1.可控制各类人员进出
例如,住户张三的人脸信息经采集已在人脸信息数据库中备案,蚌埠人脸识别,张三只需在楼宇门外的人脸识别镜头前进行识别(即“刷脸验证”),识别成功后,楼宇门即自动打开。
而访客李四,因未在人脸信息数据库中备案人脸信息,故刷脸验证将不成功,无法控制楼宇门打开。
2.住户无需随身携带门禁卡即可方便出入;
3.无关人员无法随意进出小区及楼宇,住户的安全更有保证;
4.可有效防止转租、转借等违规行为。
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