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發布時間:2020-12-02 07:15  
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人臉識別技術發展歷程
人臉識別蕞初在20世紀60年代已經有研究人員開始研究,真正進入初級的應用階段是在90年代后期,發展至今其技術成熟度已經達到較高的程度。整個發展過程可以分為機械識別、半自動化識別、非接觸式識別及互聯網應用階段。
與其他生物識別方式相比,人臉識別優勢在于自然性、不被察覺性等特點。自然性即該識別方式同人類進行個體識別時所利用的生物特征相同。指紋識別、虹膜識別等均不具有自然性。不被察覺的特點使該識別方法不易使人抵觸,而指紋識別或虹膜識別需利用電子壓力傳感器或紅外線采集指紋、虹膜圖像,在采集過程中體驗感不佳。目前人臉識別需要解決的難題是在不同場景、臉部遮擋等應用時如何保證識別率。此外,隱私性和安全性也是值得考慮的問題。人臉識別優勢明顯,未來將成為識別主導技術。具體來說,相比指紋識別、虹膜識別等傳統的生物識別方式,優點主要還集中在四點:非接觸性、非侵擾性、硬件基礎完善和采集快捷便利,可拓展性好。在復雜環境下,人臉識別精度問題得到解決后,預計人臉識別有望快速替代指紋識別成為市場大規模應用的主流識別技術。

人臉識別系統主要包括四個組成部分,分別為:人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。下面宣城盛宇小編來給大家介紹一下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,比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時,采集設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處理,即在圖像中準確標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、結構特征及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人臉檢測。

目前為了做好疫情防控,實現復工復學的有序進行,越來越多的企業和學校開始采用更加先進的人臉識別門禁測溫系統進行發熱人員篩查,做好防疫防控管理。相比其傳統的人工檢測體溫方式,校園人臉識別門禁測溫系統具有非接觸,智能化,數據化的優勢,基于人臉識別與AI紅外熱傳感技術實現了學校師生的考勤與體溫信息的高1效管理,極大地提升了校園疫情防控的效率,接下來小編就來為大家簡單講解一下,校園人臉識別門禁測溫系統具有哪些功能優勢?
一、體溫檢測:校園人臉識別門禁測溫系統內置AI紅外熱傳感體溫監測模塊,能夠實現精準的人體溫度監測,獲取體溫相關數據。
二、師生考勤:通過人臉身份識別實時獲取學生和老師出入校、教室、宿舍等考勤信息,并上傳至云端管理系統,繪制成考勤報表。
三、學校門禁:學校師生日常進出門禁,系統將采用人臉識別比對等方式,自動監測人員體溫,識別有效身份,實現出入管控。
四、人臉安防:系統能夠自動識別校內學生、老師等信息,杜絕外來閑雜人等隨意進入校園,按班級、類別、時段、方向、次數進行放行控制。
五、信息推送:系統可將學生進出信息及時推送給家長,信息內容包含學生的信息、具體出入時間、人臉識別圖像等。
六、訪客管理:系統支持訪客提前在線上登記人臉信息,管理者對當前訪客人員身份進行核驗,認證通過后放行,同時記錄訪客進出時間。
七、數據統計:人員通過閘機出入管理,自動生成考勤數據,系統實時記錄學生考勤、陌生人、訪客人員體溫,進出時間等信息。
八、數據管理:采集每天的師生體溫數據,以豐富數據呈現方式、自助式數據服務和態勢分析等功能,實現科學的師生體質健康大數據決策,進一步加強校園疫情防控管理工作。
