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(xiàn)人臉檢測。
主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法,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,組合出新的很強的分類方法。
人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征(弱分類器),按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器。 布控型人臉識系統(tǒng)功能設計多監(jiān)視庫管理。鎮(zhèn)海區(qū)直銷布控型人臉識別報價
強化迭代理論是對DLFA人臉檢測算法的有效擴展;
獨創(chuàng)的實時特征識別理論
該理論側重于人臉實時數(shù)據(jù)的中間值處理,從而可以在識別速率和識別效能之間,達到比較好的匹配效果
識別數(shù)據(jù)
人臉識別需要積累采集到的大量人臉圖像相關的數(shù)據(jù),用來驗證算法,不斷提高識別準確性,這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡人臉識別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫、麻省理工學院生物和計算學習中心人臉識別數(shù)據(jù)庫、埃塞克斯大學計算機與電子工程學院人臉識別數(shù)據(jù)等。 鎮(zhèn)海區(qū)智能布控型人臉識別產(chǎn)品介紹布控型人臉識別系統(tǒng)采用人臉檢測與識別技術。
實現(xiàn)人臉抓拍,同時與嫌疑人數(shù)據(jù)庫和重點人員數(shù)據(jù)庫進行特征比對,如超過相似閥值立即語音報警和通知
通過警務通拍照和內(nèi)置讀卡器迅速獲取人員的身份信息,驗證是否重點人員;
可建立人口庫、在逃庫、前科庫等海量級別人員數(shù)據(jù)庫,通過智能終端的拍照和讀卡器,以及系統(tǒng)后臺提供的海量大數(shù)據(jù)極速特征搜索功能,實現(xiàn)人臉抓拍和實時比對
可按照條件查詢一定時間段的報警信息和統(tǒng)計信息(時間、地點、報警人員的現(xiàn)場照片和數(shù)據(jù)庫照片比對),方便研判和分析
直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。
人臉圖像特征提取
人臉圖像特征提取:人臉識別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取,也稱人臉表征,它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類:一種是基于知識的表征方法;另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學習的表征方法。
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)。 布控型人臉識系統(tǒng)可以靈活選擇目標庫進行布控。
視頻流接入處理服務器、圖片流接入處理服務器等。
人臉識別系統(tǒng)架構分析
人臉識別系統(tǒng)架構分為內(nèi)網(wǎng)和專網(wǎng)兩個部分。其中內(nèi)網(wǎng)的人像應用平臺,主要負責區(qū)域特色主題庫和個性化采集人像庫的特征提取、建庫,以及與其他部署單元的聯(lián)動功能;專網(wǎng)的人像識別前置服務主要負責實時視頻分析、人臉照片結構化、人像比對計算、路人數(shù)據(jù)存儲和路人檢索等功能,承擔主要的計算功能。
人臉布控流程分析
省級單位從內(nèi)網(wǎng)省級人像比對系統(tǒng)下發(fā)布控業(yè)務指令及布控人員信息。 布控型人臉識別實現(xiàn)現(xiàn)場部署、遠程指揮、多方聯(lián)動、智能化布控安檢。鎮(zhèn)海區(qū)智能布控型人臉識別報價
布控型人臉識別后方設備隱蔽性強,可以在公眾場合操作。鎮(zhèn)海區(qū)直銷布控型人臉識別報價
人臉識別
人臉識別,是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和追蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術,通常也叫做人像識別、面部識別。
發(fā)展歷史
人臉識別系統(tǒng)的研究始于20世紀60年代,80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發(fā)展得到提高,而真正進入初級的應用階段則在90年后期,并且以美國、德國和日本的技術實現(xiàn)為主;人臉識別系統(tǒng)成功的關鍵在于是否擁有前列的核心算法 鎮(zhèn)海區(qū)直銷布控型人臉識別報價
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