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    瓊中黎族苗族自治縣施工電梯人臉識別 歡迎電話咨詢

    更新時(shí)間:2026-02-15   瀏覽數(shù):602
    所屬行業(yè):工程機(jī)械 工程起重機(jī)械 施工升降機(jī)
    發(fā)貨地址:上海市嘉定區(qū)  
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    人臉識別系統(tǒng)通常由以下構(gòu)建模塊組成:
    人臉檢測。人臉檢測器用于尋找圖像中人臉的位置,如果有人臉,就返回包含每張人臉的邊界框的坐標(biāo)。如圖 3a 所示。
    人臉對齊。人臉對齊的目標(biāo)是使用一組位于圖像中固定位置的參考點(diǎn)來縮放和裁剪人臉圖像。這個(gè)過程通常需要使用一個(gè)特征點(diǎn)檢測器來尋找一組人臉特征點(diǎn),在簡單的 2D 對齊情況中,即為尋找適合參考點(diǎn)的佳仿射變換。圖 3b 和 3c 展示了兩張使用了同一組參考點(diǎn)對齊后的人臉圖像。更復(fù)雜的 3D 對齊算法(如 [16])還能實(shí)現(xiàn)人臉正面化,即將人臉的姿勢調(diào)整到正面向前。
    人臉表征。在人臉表征階段,人臉圖像的像素值會被轉(zhuǎn)換成緊湊且可判別的特征向量,這也被稱為模板(template)。理想情況下,同一個(gè)主體的所有人臉都應(yīng)該映射到相似的特征向量。
    人臉匹配。在人臉匹配構(gòu)建模塊中,兩個(gè)模板會進(jìn)行比較,從而得到一個(gè)相似度分?jǐn)?shù),該分?jǐn)?shù)給出了兩者屬于同一個(gè)主體的可能性。
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    先進(jìn)的特征提取算法
    采用獨(dú)特的自適應(yīng)的分層特征學(xué)習(xí)算法,再現(xiàn)系統(tǒng)能針對任意的識別任務(wù)通過學(xué)習(xí)自動生成優(yōu)的特征提取,從而不斷增加新的檢索特征,具有其他系統(tǒng)無法比擬的自學(xué)習(xí)性和可擴(kuò)展性。
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    技術(shù)原理:
    人臉識別內(nèi)容
    人臉識別技術(shù)包含三個(gè)部分:
    (1)人臉檢測
    面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像,并分離出這種面像。一般有下列幾種方法:
    ①參考模板法
    首先設(shè)計(jì)一個(gè)或數(shù)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板,然后計(jì)算測試采集的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度,并通過閾值來判斷是否存在人臉;
    ②人臉規(guī)則法
    由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征,所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉;
    ③樣品學(xué)習(xí)法
    這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器;
    ④膚色模型法
    這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進(jìn)行檢測。
    ⑤特征子臉法
    這種方法是將所有面像視為一個(gè)面像子空間,并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
    值得提出的是,上述5種方法在實(shí)際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。
    (2)人臉跟蹤
    面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進(jìn)行動態(tài)目標(biāo)跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運(yùn)動與模型相結(jié)合的方法。此外,利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
    (3)人臉比對
    面貌比對是對被檢測到的面貌像進(jìn)行身份確認(rèn)或在面像庫中進(jìn)行目標(biāo)搜索。這實(shí)際上就是說,將采樣到的面像與庫存的面像依次進(jìn)行比對,并找出佳的匹配對象。所以,面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法:
    ①特征向量法
    該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性,然后再計(jì)算出它們的幾何特征量,而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
    ②面紋模板法
    該方法是在庫中存儲若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像器官模板,在進(jìn)行比對時(shí),將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進(jìn)行匹配。此外,還有采用模式識別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。
    人臉識別技術(shù)的核心實(shí)際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識別算法?!边@種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進(jìn)行比較、判斷與確認(rèn)。一般要求判斷時(shí)間低于1秒。
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    人臉的識別過程
    一般分三步:
    (1)首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機(jī)采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件,并將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼儲存起來。
    (2)獲取當(dāng)前的人體面像。即用攝像機(jī)捕捉的當(dāng)前出入人員的面像,或取照片輸入,并將當(dāng)前的面像文件生成面紋編碼。
    (3)用當(dāng)前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當(dāng)前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進(jìn)行檢索比對。上述的“面紋編碼”方式是根據(jù)人臉臉部的本質(zhì)特征和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調(diào)、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化,具有強(qiáng)大的可靠性,從而使它可以從百萬人中精確地辨認(rèn)出某個(gè)人。人臉的識別過程,利用普通的圖像處理設(shè)備就能自動、連續(xù)、實(shí)時(shí)地完成。
    隨著工地施工安全要求的日益提高,人臉、指紋等高新技術(shù)也應(yīng)用成了日常措施
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