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發(fā)布時間:2020-12-13 03:30  






人證識別系統(tǒng)在市場的運(yùn)用
處于現(xiàn)如今的日子環(huán)境中,咱們會發(fā)現(xiàn)身份證是一個十分重要的證件,有許多的日子小事都會需求運(yùn)用身份證。與此一起,也引發(fā)了許多的問題,比方常常會有人鉆縫隙而制造一些假的證件。關(guān)于這樣的問題,咱們能夠運(yùn)用人證識別系統(tǒng)來辨別出證件與運(yùn)用人的身份。
咱們都知道,咱們在處理卡的時分,在購買票的時分,甚至在賓館住宅的時分,都需求運(yùn)用身份證,能夠說,身份證與咱們的日常日子休戚相關(guān)。可是,證件在確保人們?nèi)粘H兆拥囊黄穑€存在著一些問題,比方易丟掉、易被偷等。因而在進(jìn)行辨別的時分,假如單靠人力很難進(jìn)行區(qū)別。所以,咱們需求人證識別系統(tǒng)的協(xié)助了。
人證識別系統(tǒng)所選用的技能是十分好的,因而在運(yùn)用的時分,能夠到達(dá)較高的準(zhǔn)確度。不僅如此,其在進(jìn)行識別的時分,所需求的時刻十分少,能夠在極點的時刻內(nèi),在運(yùn)用的時分還極為便當(dāng),因而逐漸的獲得了廣泛的運(yùn)用。
人臉識別一體機(jī)組成部分
人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分,分別為:人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。
人臉圖像采集及檢測
人臉圖像采集:不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來,比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時,采集設(shè)備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。
人臉檢測:人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預(yù)處理,即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富,如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來,并利用這些特征實現(xiàn)人臉檢測。
主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法,Adaboost算法是一種用來分類的方法,它把一些比較弱的分類方法合在一起,組合出新的很強(qiáng)的分類方法。
人臉識別一體機(jī)
基于知識的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù),其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成,對這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述,可作為識別人臉的重要特征,這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。