




我是海康威视安防光头李跃华,居民入住的时候物业管理会会自动将入住人员的人脸信息采集到数据库内,用以作为人脸比对。当居民通---脸识别闸机的时候,人脸识别终端会远距离、无接触式地快速捕到人脸信息并通过内部对比分析,准确判断居民身份,打开道闸。这不但方便了居民通行,还为大门安上了一双眼睛,时刻关注着每一位路过的人员。
人脸识别门禁不仅仅可以应用在访客机中,还能够广泛应用于企---、、园区、工厂中,为这些场所的出入口贡献一份力量。
我是海康威视安防光头李跃华,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。
人脸图像采集及检测
人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过---镜头采集下来,考勤人脸识别门禁机代理,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到---的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用adaboost学习算法,adaboost算法是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。
我是海康威视安防光头李跃华,人脸图像预处理:对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理并服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的---和随机干扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、几何校正、滤波以及锐化等。
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