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              圖書(shū)館人臉識(shí)別常用解決方案「多圖」

              發(fā)布時(shí)間:2020-11-10 02:58  

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              人臉識(shí)別門(mén)禁的作用

              社區(qū)人口集中,人員收支情況復(fù)雜,既有親朋好友、快遞外賣,也有陌生人。因?yàn)槿硕啵k理人員精力問(wèn)題,收支口辦理作業(yè)一向不大理想,再加上磁卡丟掉、暗碼泄露、指紋被盜等問(wèn)題得不到有用處理,不少非1法分子趁機(jī)潛入,導(dǎo)致社區(qū)內(nèi)安全事情頻發(fā)。

              人臉辨認(rèn)門(mén)禁體系,結(jié)合人臉辨認(rèn)、人臉對(duì)比、物聯(lián)網(wǎng)等技能完成身份穿插驗(yàn)證,幫忙社區(qū)辦理人員準(zhǔn)確用戶身份。據(jù)了解,因?yàn)槿四樀闹庇^性和不易被仿1制的特性,人臉辨認(rèn)門(mén)禁體系可以有用阻攔陌生人隨意進(jìn)出社區(qū),盡可能下降社區(qū)安全事故發(fā)作的頻率,強(qiáng)化社區(qū)安防體系。

              跟著人臉辨認(rèn)技能的飛速發(fā)展,人臉辨認(rèn)門(mén)禁的優(yōu)化更進(jìn)一步。現(xiàn)在人臉辨認(rèn)技能的辨認(rèn)率已不受化裝技能、人像相片、面具模型、白天黑夜等外在因素影響。陌生人想要憑仗偽裝進(jìn)入社區(qū)大門(mén)難如登天。




              傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)主要是基于可見(jiàn)光圖像的人臉識(shí)別,這也是人們蕞熟悉的識(shí)別方式,已有30多年的研發(fā)歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷,尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時(shí),識(shí)別效果會(huì)急劇下降,無(wú)法滿足實(shí)際系統(tǒng)的需要。解決光照問(wèn)題的方案有三維圖像人臉識(shí)別,和熱成像人臉識(shí)別。但這兩種技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟,識(shí)別效果不盡人意。

              迅速發(fā)展起來(lái)的一種解決方案是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識(shí)別技術(shù)。它可以克服光線變化的影響,已經(jīng)取得了識(shí)別性能,在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過(guò)三維圖像人臉識(shí)別。這項(xiàng)技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速,使人臉識(shí)別系統(tǒng)逐漸走向?qū)嵱没?

              人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來(lái),它的 性和不易被復(fù)質(zhì)的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提。




              人臉識(shí)別系統(tǒng)的幾大特征

              人臉識(shí)別系統(tǒng)是從面部點(diǎn)之間的距離和比率作為特征,識(shí)別速度快,內(nèi)存要求比較小,對(duì)于光照敏感度降低。

              1、基于模型特征

              根據(jù)不同特征狀態(tài)所具有概率不同而提取人臉圖像特征。

              2、基于統(tǒng)計(jì)特征

              將人臉圖像視為隨機(jī)向量,并用統(tǒng)計(jì)方法辨別不同人臉特征模式,比較典型的有特征臉、獨(dú)立成分分析、奇異值分解等。

              3、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征

              利用大量神經(jīng)單元對(duì)人臉圖像特征進(jìn)行聯(lián)想存儲(chǔ)和記憶,根據(jù)不同神經(jīng)單元狀態(tài)的概率實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉圖像準(zhǔn)確識(shí)別。

              人臉識(shí)別系統(tǒng)是根據(jù)所提取的人臉圖像特征采用相關(guān)識(shí)別算法進(jìn)行人臉確認(rèn)或辨別。即將已檢測(cè)到的待識(shí)別人臉與數(shù)據(jù)庫(kù)中已知人臉進(jìn)行比較匹配,得出相關(guān)信息,該過(guò)程的關(guān)鍵是選擇適當(dāng)?shù)娜四槺碚鞣绞脚c匹配策略,系統(tǒng)的構(gòu)造與人臉的表征方式密切相關(guān)。一般根據(jù)所提特征而選擇不同識(shí)別算法進(jìn)行度量,常用的包括距離度量、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、k均值聚類等。









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